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UNIVERSIDADE FEDERAL DE ITAJUBÁ
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DA
ENERGIA
Por Amaury Caruzzo
Análise do uso de tecnologias eficientes em iluminação: Um estudo
considerando condições climáticas
Dissertação submetida ao Programa de Pós-Graduação em
Engenharia da Energia como parte dos requisitos para
obtenção do Título de Mestre em Ciências em Engenharia da
Energia.
Área de Concentração: Energia, Sociedade e Meio Ambiente.
Orientador: Prof Dr Luiz Augusto Horta Nogueira
Itajubá, MG – Agosto de 2008
Ficha catalográfica elaborada pela Biblioteca Mauá – Bibliotecária Margareth Ribeiro – CBR_6/1700
C329a
Caruzzo, Amaury. Análise do uso de tecnologias eficientes em iluminação: um
estudo considerando condições climáticas / Amaury Caruzzo. – Itajubá, (MG): [s.n.], 2008.
164 p.:il. Orientador: Prof. Dr. Luiz Augusto Horta Nogueira. Dissertação (Mestrado) – Universidade Federal de Itajubá. 1.Eficiência energética. 2.Iluminação. 3.Insolação solar.
4.Procel. I. Nogueira, Luiz Augusto Horta, orient. II. Universidade Federal de Itajubá. III. Título.
CDU 620.9(043)
i
ANÁLISE DO USO DE TECNOLOGIAS EFICIENTES EM ILUMINA ÇÃO: UM
ESTUDO CONSIDERANDO CONDIÇÕES CLIMÁTICAS
AMAURY CARUZZO
Bacharel em Meteorologia
Banca examinadora:
Prof Dr Luiz Augusto Horta Nogueira
Orientador
UNIFEI, Itajubá (MG)
Prof Dr Jamil Haddad
Membro da Banca
UNIFEI, Itajubá (MG)
Prof Dr Ildo Luis Sauer
Membro da Banca
USP, São Paulo (SP)
ii
“Existe um jeito melhor de fazer isso – encontre.”
Thomas Alva Edison (1847-1931, inventor da lâmpada elétrica incandescente)
“There is a way to do it better – find it.”
Thomas Alva Edison (1847-1931)
iii
Dedicado a minha família, ao meu pai Wilson (in
memoriam), minha mãe Leonor, a minha irmã
Christiane, ao meu cunhado Eduardo, ao meu
pequeno sobrinho Rodrigo, a minha querida e
companheira esposa Cintia e a minha pequena e
bela filha Yedda; a todos com muito carinho.
iv
AGRADECIMENTOS
Ao Professor Doutor Luiz Augusto Horta Nogueira pela orientação, incentivo e pelo
desafio de trabalhar com um meteorologista em um mundo de engenheiros.
Aos meus colegas Rodolfo Esmerady, Dr Carlos Roberto Rocha, Edson Palhares entre
outros e principalmente ao meu amigo e colega de mestrado Eng Rafael Balbino Cardoso,
por toda a atenção, suporte, amizade e apoio fundamental para o início e conclusão deste
trabalho.
A alguns professores do Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Energia da Unifei,
que direta ou indiretamente contribuirão para a minha formação acadêmica no mestrado.
A toda a equipe do Departamento de Registro Acadêmico (DRA) da Unifei, a equipe da
Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação (PRPRG) e um agradecimento muito especial
para a secretária do Programa de Engenharia da Energia, Margarete Corrêa, por toda
dedicação, orientação, apoio e muita paciência dispensada ao longo do mestrado.
A toda da equipe da Biblioteca Mauá da Unifei, representada pela Diretora Jacqueline
Rodrigues de Oliveira Balducci, pela atenção e orientações durante as atividades no uso do
acervo técnico, na busca das referências bibliográficas e na elaboração da ficha
catalográfica.
Ao Eng José Mauro de Rezende, Coordenador-Geral de Sistemas de Comunicação do
Instituo Nacional de Meteorologia (Inmet) por ter cedido a versão impressa da publicação
com as Normais Climatológicas da rede de estações meteorológicas do Inmet.
Ao Professor Doutor Chigueru Tiba da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) por
ter cedido generosamente a versão digital do Atlas Solarimétrico do Brasil, além de
disponibilizar todas as informações técnicas e o banco de dados completo.
Ao Gerente Rodrigo Quadros, da Gerência Clientes Poderes e Serviços Públicos da Light
Serviços de Eletricidade S.A., por fornecer os dados e informações sobre o projeto de
avaliação da Iluminação Pública no Rio de Janeiro.
v
Aos meus amigos e colegas do Centro de Hidrografia da Marinha (CHM/DHN/MB), em
especial a CC(T) Emma Giada Matschinske, CT(T) Aline Inocêncio Santana e a minha
amiga 2T(T-RM2) Fernanda Batista pelo apoio e por disponibilizar o tempo necessário
para conclusão desta dissertação.
E por final e não poderia deixar de mencionar, o agradecimento a toda a equipe da Centrais
Elétricas Brasileiras S.A. (Eletrobrás), encabeçada pelo Luiz Eduardo Menandro de
Vasconcellos (chefe do Departamento de Planejamento e Estudos de Conservação de
Energia), Emerson Salvador (DPST), Hamilton Pollis (DPSP), Marcel da Costa Siqueira
(ReLuz), além de todos os membros da equipe técnica, Moisés Antonio dos Santos, Eldon
da Costa, Karla Lepetitgalande e vários outros que, direta ou indiretamente, contribuíram
para que este trabalho fosse elaborado; auxiliando nas atividades ou simplesmente
compartilhando sugestões e opiniões relevantes durantes as várias reuniões de trabalho na
sede da Eletrobrás, no Rio de Janeiro.
vi
SUMÁRIO:
RESUMO............................................................................................................................IX
ABSTRACT ........................................................................................................................ X
I. LISTA DE FIGURAS................................................................................................XI
II. LISTA DE TABELAS............................................................................................. XV
III. LISTA DE SÍMBOLOS E VARIÁVEIS .......................................................XVIII
IV. LISTA DE ABREVIATURAS...........................................................................XIX
CCAAPPÍÍ TTUULL OO 11:: II NNTTRROODDUUÇÇÃÃOO EE OOBBJJEETTII VVOOSS............................................................ 1
1.1. INTRODUÇÃO ................................................................................................... 1 1.2. OBJETIVOS ........................................................................................................ 4
CCAAPPÍÍ TTUULL OO 22:: FFUUNNDDAAMM EENNTTOOSS.................................................................................... 5
2.1. FOTOMETRIA E RADIOMETRIA ................................................................. 5 2.2. EVOLUÇÃO TECNOLÓGICA EM SISTEMAS DE ILUMINAÇÃO ......... 6 2.3. RACIONALIZAÇÃO DO USO DE ENERGIA EM SISTEMAS DE ILUMINAÇÃO .............................................................................................................. 10 2.4. MEDIÇÃO E VERIFICAÇÃO ........................................................................ 11 2.5. O SETOR ELÉTRICO NO BRASIL .............................................................. 12
2.5.1. Desenvolvimento econômico.......................................................................... 12 2.5.2. A crise energética de 2001.............................................................................. 15 2.5.3. Oferta e demanda de energia em 2005........................................................... 16
2.6. ESTAÇÕES DO ANO E A CLIMATOLOGIA ............................................. 17 2.6.1. Condições meteorológicas e climatológicas...................................................17 2.6.2. O uso da insolação solar................................................................................ 23
CCAAPPÍÍ TTUULL OO 33:: RREEVVII SSÃÃOO BBII BBLL II OOGGRRÁÁFFII CCAA............................................................. 25
3.1. ENERGIA E DESENVOLVIMENTO ............................................................ 25 3.2. O PROCEL ........................................................................................................ 28 3.3. O RELUZ ........................................................................................................... 33 3.4. LEGISLAÇÃO EM EFICIÊNCIA ENERGÉTICA ...................................... 34 3.5. TECNOLOGIA E CONSERVAÇÃO DE ENERGIA ................................... 37 3.6. EFICIÊNCIA ENERGÉTICA E PRESPECTIVAS FUTURAS .................. 39 3.7. CLIMA E ENERGIA ........................................................................................ 45 3.8. ILUMINAÇÃO NATURAL VS ARTIFICIAL .............................................. 48
CCAAPPÍÍ TTUULL OO 44:: DDAADDOOSS EE II NNFFOORRMM AAÇÇÕÕEESS................................................................ 52
4.1. MESORREGIÃO E LATITUDE ..................................................................... 52 4.2. NÚMERO DE DOMICÍLIOS BRASILEIROS .............................................. 52 4.3. FORMAÇÃO DO PARQUE DE LÂMPADAS ............................................... 53
vii
4.3.1. Setor residencial............................................................................................. 53 4.3.2. Iluminação pública......................................................................................... 54
4.4. INSOLAÇÃO SOLAR ...................................................................................... 54 4.5. OBSERVAÇÃO DO TEMPO DE UTILIZAÇÃO NA ILUMINAÇÃO PÚBLICA ....................................................................................................................... 57
CCAAPPÍÍ TTUULL OO 55:: MM EETTOODDOOLL OOGGII AA.................................................................................. 60
5.1. MÉTODO PROCEL/ELETROBRÁS ............................................................. 60 5.1.1. Procel na iluminação residencial................................................................... 60 5.1.2. ReLuz e iluminação pública........................................................................... 62
5.2. PROPOSTA DO MÉTODO POR DEMANDA CLIMÁTICA ...................... 64 5.2.1. Iluminação residencial................................................................................... 65
a) Determinação do tempo de utilização ..................................................... 66 b) Tempo de utilização – Efeito Latitude (TUL) ......................................... 69 c) Tempo de utilização – Efeito Clima (TUC) ............................................ 70 d) Economia de energia e redução na demanda de ponta ............................ 71
5.2.2. Iluminação pública......................................................................................... 74 a) Determinação do tempo de utilização ..................................................... 75 b) Tempo de utilização – Efeito Latitude (TUL) ......................................... 75 c) Tempo de utilização – Efeito Clima (TUC) ............................................ 76 d) Economia de energia e redução de demanda de ponta ............................ 77
CCAAPPÍÍ TTUULL OO 66:: RREESSUULL TTAADDOOSS EE DDII SSCCUUSSSSÃÃOO .......................................................... 78
6.1. ILUMINAÇÃO RESIDENCIAL ..................................................................... 78 6.1.1. Resultados gerais............................................................................................ 79 6.1.2. Resultados específicos.................................................................................... 84
a) Mesorregiões com valores extremos de insolação .................................. 84 b) Mesorregiões com padrão de insolação anual invertido.......................... 88 c) Ranking das mesorregiões....................................................................... 93
6.2. ILUMINAÇÃO PÚBLICA ............................................................................... 95 6.2.1. Resultados gerais............................................................................................ 95 6.2.2. Resultados específicos.................................................................................... 99
a) Mesorregiões com valores extremos de insolação .................................. 99 b) Mesorregiões com padrão de insolação anual invertido........................ 104 c) Ranking das mesorregiões..................................................................... 108
6.3. DISCUSSÃO.................................................................................................... 109 6.3.1. Aspectos não considerados........................................................................... 109
a) Horário de verão .................................................................................... 109 b) Degradação das lâmpadas...................................................................... 109 c) Variação de tensão.................................................................................110
6.3.2. Climatologia do Brasil.................................................................................. 110 6.3.3. Benefícios da Eficiência Energética............................................................ 112 6.3.4. Sazonalidade na demanda de energia.......................................................... 112 6.3.5. Sazonalidade na iluminação pública........................................................... 113 6.3.6. Eficiência energética na iluminação residencial........................................ 114 6.3.7. Eficiência energética na iluminação pública.............................................. 115 6.3.8. Comparação entre os métodos..................................................................... 115
a) Iluminação residencial........................................................................... 115 b) Iluminação pública ................................................................................ 117
viii
CCAAPPÍÍ TTUULL OO 77:: CCOONNCCLL UUSSÕÕEESS EE RREECCOOMM EENNDDAAÇÇÕÕEESS ......................................... 119
7.1. ILUMINAÇÃO RESIDENCIAL ................................................................... 119 7.2. ILUMINAÇÃO PÚBLICA ............................................................................. 122 7.3. CONCLUSÃO FINAL .................................................................................... 124
CCAAPPÍÍ TTUULL OO 88:: RREEFFEERRÊÊNNCCII AASS BBII BBLL II OOGGRRÁÁFFII CCAASS .............................................. 125
BBII BBLL II OOGGRRAAFFII AA SSUUGGEERRII DDAA....................................................................................... 136
AANNEEXXOOSS .......................................................................................................................... 137
ix
RESUMO
Este trabalho propõe uma nova metodologia na avaliação de economia de energia devido
ao uso de tecnologias eficientes na iluminação residencial e pública. O desenvolvimento do
método proposto, chamado de Método por Demanda Climática – MDC, é resultado da
parceria entre a Centrais Elétricas Brasileiras S.A. (Eletrobrás) e a Universidade Federal de
Itajubá (Unifei) para avaliação do Programa Nacional de Conservação de Energia Elétrica
– Procel. A grande inovação do método proposto está em avaliar a sazonalidade de
economia de energia por mesorregião devido às condições climáticas. Outro
aperfeiçoamento esta em identificar as mesorregiões com maior potencial de economizar
de energia devido ao uso de tecnologias eficientes. O estudo foi realizado para o ano de
2005 e utilizou informações socioeconômicas, como número de domicílios, lâmpadas por
domicílios e parque total de lâmpadas; e informações ambientais, como latitude, divisão
por mesorregião e insolação solar. Através de uma análise comparativa com a metodologia
utilizada pelo Procel em 2005 (ELETROBRÁS, 2006a), foram desenvolvidas melhorias na
determinação do tempo de uso em iluminação, considerando as variações na latitude e da
climatologia regional, com resultados detalhados por mesorregião e mês do ano. Os
resultados do método proposto mostraram valores de consumo de energia totais próximos
aos observados em 2005 (MME, 2006a). Entretanto, considerando o efeito ambiental
(latitude e clima), o valor de economia de energia para a iluminação residencial pelo MDC
foi 47% superior ao estimado pelo Procel em 2005 e na iluminação pública, a economia
estimada foi 9% superior. Para economia de energia potencial, com o uso integral de
lâmpadas eficientes, o MDC estima um consumo evitado na iluminação residencial de 23
GWh.ano-1. Na redução de demanda de ponta – RDP, a economia de energia na iluminação
residencial obtida foi 2,5 vezes superior ao do Procel, devido à diferença no cálculo do
parque de lâmpadas. Na iluminação pública, o valor de RDP foi o mesmo do Procel, pois
não houve variação no número de pontos substituídos. Na média nacional, foi possível
observar uma redução na economia de energia no período de inverno, justificado pelas
características climáticas e de densidade demográfica regionais. Outro resultado relevante
foi observar que, dentre as mesorregiões brasileiras, as do Sudeste são as que possuem os
maiores valores de potencial para evitar o consumo de energia devido ao uso de
tecnologias eficientes em iluminação.
Palavras-chaves: eficiência energética; iluminação residencial; iluminação pública; clima; insolação solar; procel; reluz.
x
ABSTRACT
This study proposes a new methodology for the assessment of energy saving in street and
residential lighting based on the use of efficient technologies. The development of this
method, named Method by Climatic Demand – MCD, is the result of a partnership between
Centrais Elétricas Brasileiras S.A. (Eletrobrás) and Universidade Federal de Itajubá
(Unifei) with the objective to evaluate the National Electricity Conservation Programme –
Procel. The most important novelty of this new method is the consideration of the
seasonality of energy saving for each mesoregion studied due to climatic. Another
important improvement is the identification of mesoregions with greatest potential for
energy saving when using efficient technologies. To do so, we have used social,
economical and environmental information, such as number of domiciles, number of
electric bulbs (both total and per domicile), latitude, mesoregion classification and
insolation, for the year 2005. After analyzing the methodology adopted by Procel in 2005,
(ELETROBRÁS, 2006a), improvements have been developed in order to establish the
lighting time use, considering latitude and climate variations for each mesoregion and
month of the year. The results of the new proposed method show total energy use values
close to the ones observed in 2005 (MME, 2006a). However, considering the
environmental effect (latitude and climate), the energy saving values for residential and
street lighting calculated by the MCD are 47% and 9%, respectively, greater than the one
estimated by Procel in 2005. To potential energy saving, using only efficient electric bulbs,
MCD estimates a reduction in residential lighting use of 23 GWh.year-1. In contributed for
a reduction, the obtained residential lighting energy saving was 2.5 fold larger than the
Procel value. This was partly due to differences in the estimations of the amount of electric
bulbs. In street lighting, the reduction value was the same as Procel’s, since there was no
variation in the number of replaced points. Speaking in terms of national average, it was
possible to observe a reduction in energy saving during winter time, which may be
explained by climatic features and regional population density. Another important result
was to observe that the mesoregions of Southeastern part of Brazil, among all Brazilian
mesoregions, had the highest values for potential energy saving due to the use of efficient
technologies of lighting.
Key-words: energy efficiency; residential lighting; street lighting; climate; insolation;
procel; reluz.
xi
I. LISTA DE FIGURAS
FIGURA 2.1 – EFICIÊNCIA LUMINOSA DOS DIFERENTES TIPOS DE LÂMPADAS EXISTENTES NO
MERCADO BRASILEIRO. ** VALORES PARA LED SÃO ESTIMADOS TEORICAMENTE. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR, A PARTIR DE NOGUEIRA ET AL, 2007A)............................................ 8
FIGURA 2.2 – OFERTA INTERNA DE ENERGIA, DE 1970 A 2005 EM TEP. (FONTE: MME, 2006A). .... 14 FIGURA 2.3 – CONSUMO FINAL DE ENERGIA ELÉTRICA (EM %) E EVOLUÇÃO DA PARTICIPAÇÃO POR
SETOR. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR, A PARTIR DE MME, 2006A).................................. 15 FIGURA 2.4 – EVOLUÇÃO DO CONSUMO FINAL DE ENERGIA ELÉTRICA NO BRASIL DE 1970-2005,
DIVIDIDAS POR SETORES (FONTE: MME, 2006A). ................................................................... 16 FIGURA 2.5 – REPRESENTAÇÃO DA INCLINAÇÃO DO EIXO DE ROTAÇÃO DA TERRA (A) E DO
MOVIMENTO EM TORNO DO SOL (TRANSLAÇÃO), COM AS RESPECTIVAS ESTAÇÕES DO ANO
DEVIDO A ESTA INCLINAÇÃO (B). (FONTE: [A] – VAREJÃO-SILVA , 2005; [B] – ANEEL, 2005B).................................................................................................................................................. 20
FIGURA 2.6 – INCIDÊNCIA DOS RAIOS SOLARES NO SOLSTÍCIO DE VERÃO (HEMISFÉRIO NORTE).
(FONTE: ADAPTADO DE AHRENS, 1994)................................................................................... 21 FIGURA 2.7 – VARIAÇÃO DA INSOLAÇÃO SOLAR DEVIDO A DIFERENÇA DE LATITUDE DURANTE O
SOLSTÍCIO DE VERÃO (HEMISFÉRIO NORTE), NO TOPO DE ATMOSFERA (LIMITE ) E NA
SUPERFÍCIE. (FONTE: ADAPTADO DE AHRENS, 1994)............................................................... 21 FIGURA 2.8 – VARIAÇÃO DA POSIÇÃO DO SOL OBSERVADA EM LATITUDE MÉDIA (45ºS), DURANTE
O VERÃO E INVERNO. (FONTE: ADAPTADO DE AHRENS, 1994). ............................................... 23 FIGURA 3.1 – EMISSÕES MUNDIAIS DE GEE POR TIPO DE FONTE PARA O ANO 2000. (FONTE: STERN,
2006)........................................................................................................................................ 28 FIGURA 3.2 – SELO PROCEL (A) UTILIZADO EM EQUIPAMENTOS QUE ATENDERAM OS REQUISITOS DE
EFICIÊNCIA A DO PBE (B). (FONTE: ADAPTADO DE ELETROBRÁS, 2006B).............................. 31 FIGURA 3.3 – CURVA DE CUSTO MARGINAL NO DESENVOLVIMENTO DE NOVAS TECNOLOGIAS NA
PRODUÇÃO DE ENERGIA. (FONTE: ADAPTAÇÃO DE STERN, 2006). .......................................... 38 FIGURA 3.4 – CONSUMO DE ENERGIA REAL E O USO HIPOTÉTICO SEM REDUÇÕES DE CONSUMO DAS
11 NAÇÕES DA OCDE, APÓS A AÇÕES DE PEE. (FONTE: MME, 2006C, COM INFORMAÇÕES DE
GELLER ET AL 2006)................................................................................................................ 40 FIGURA 3.5 – PERSPECTIVAS DE DIFERENTES CENÁRIOS DE CONSERVAÇÃO DE ENERGIA PARA O
BRASIL ATÉ O ANO DE 2020. (FONTE: MME, 2007, COM INFORMAÇÕES DE ALMEIDA ET AL , 2001)........................................................................................................................................ 41
FIGURA 3.6 – PERSPECTIVAS DE ENERGIA CONSERVADA DO PDEE, PARA OS ANOS DE 2011 E 2016.
(FONTE: MME, 2007)............................................................................................................... 42 FIGURA 3.7 – PERSPECTIVAS DE ENERGIA ECONOMIZADA DO PDEE, DIVIDIDO POR SETORES ATÉ O
ANO DE 2016. (FONTE: MME, 2007)........................................................................................ 42
xii
FIGURA 3.8 – RETROSPECTIVA E PERSPECTIVAS DO CONSUMO RESIDENCIAL (KWH.MÊS-1) DO PDEE,
ATÉ O ANO DE 2015 CONSIDERANDO CENÁRIOS COM AUMENTO DE EFICIÊNCIA ENERGÉTICA. (FONTE: MME, 2006B). ........................................................................................................... 43
FIGURA 3.9 – CONSUMO TOTAL DE ENERGIA ELÉTRICA DO PARQUE DE REFRIGERADORES E
FREEZERS NO BRASIL E O EFEITO DO SELO PROCEL NA ECONOMIA DE ENERGIA DESDE 1995 (FONTE: NOGUEIRA, 2007)....................................................................................................... 44
FIGURA 3.10 – ILUMINÂNCIA GLOBAL TEÓRICA (EM LUX) EM UM PLANO HORIZONTAL COM
DIFERENTES CARACTERÍSTICA DE CÉU DO SOFTWARE RADIANCE, PARA LISBOA DURANTE O
SOLSTÍCIO DE VERÃO (FONTE: BROTAS E WILSON, 2002). ...................................................... 50 FIGURA 4.1 – HELIÓGRAFO STOKES-CAMPBELL (A) E OS DIFERENTES MODELOS DA TIRA DE
CARTOLINA (B), UTILIZADO PARA OBSERVAR OS VALORES DE INSOLAÇÃO SOLAR DIÁRIA . (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR, A PARTIR DE FOTO DA ESTAÇÃO METEOROLÓGICA DO
IAG/USP E IMAGEM ADAPTADA DE INMET, 1999).................................................................. 55 FIGURA 4.2 – MÉDIA ANUAL DA INSOLAÇÃO SOLAR (EM HORAS) PARA O BRASIL. (FONTE: ANEEL,
2005B, COM INFORMAÇÕES DE TIBA ET AL, 2000). ................................................................. 56 FIGURA 4.3 – TEMPO DE UTILIZAÇÃO NA IP, MÉDIO OBSERVADO NA CIDADE DO RIO DE JANEIRO,
TEÓRICO ASTRONÔMICO E PELA RESOLUÇÃO DA ANEEL. (FONTE: ADAPTAÇÃO DE QUADROS, 2006A). .................................................................................................................................... 58
FIGURA 5.1 – VISÃO ESQUEMÁTICA DO MDC (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR, COM ADAPTAÇÃO
DE CARDOSO, 2008)................................................................................................................. 64 FIGURA 6.1 – CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA TOTAL ANUAL ESTIMADO PARA A ILUMINAÇÃO
RESIDENCIAL, CONSIDERANDO OS EFEITOS DE LATITUDE E CLIMA. (FONTE: ELABORAÇÃO DO
AUTOR). ................................................................................................................................... 79 FIGURA 6.2 – ECONOMIA TOTAL DE ENERGIA (CONSUMO EVITADO) ANUAL ESTIMADO NA
ILUMINAÇÃO RESIDENCIAL, DETERMINADO PELO MDC PARA EFEITO LATITUDE E CLIMA. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR). ......................................................................................... 80
FIGURA 6.3 – ECONOMIA DE ENERGIA (CONSUMO EVITADO) ANUAL ESTIMADO NA ILUMINAÇÃO
RESIDENCIAL, CONSIDERANDO O FATOR PROCEL E VALORES DETERMINADO PELA
ELETROBRÁS (ELETROBRÁS, 2006A) E MDC COM EFEITO LATITUDE E CLIMA. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR)........................................................................................................ 80
FIGURA 6.4 – REDUÇÃO DE DEMANDA DE PONTA ANUAL ESTIMADO NA ILUMINAÇÃO RESIDENCIAL ,
CONSIDERANDO VALORES DETERMINADOS DA ELETROBRÁS (ELETROBRÁS, 2006A) E PELO
MDC, COM O FATOR PROCEL E TOTAL GERAL. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR). .............. 81 FIGURA 6.5 – ECONOMIA TOTAL DE ENERGIA ESPECÍFICA, MÉDIA DIÁRIA NO MÊS DEVIDO AO USO
DE LE, NOS CENÁRIOS REAL E POTENCIAL PARA EFEITO LATITUDE E CLIMA . (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR)........................................................................................................ 82
FIGURA 6.6 – MAPA DO BRASIL, COM GRÁFICOS DE PRECIPITAÇÃO (BARRA AZUL) E DE INSOLAÇÃO
SOLAR (LINHA VERMELHA ) EM ALGUMAS CIDADE DO BRASIL. (FONTE: ELABORAÇÃO DO
AUTOR, A PARTIR DE INMET, 1992)........................................................................................ 83 FIGURA 6.7 – MAPA DO BRASIL COM A DENSIDADE DEMOGRÁFICA. (FONTE: UOL, 2008)............. 84
xiii
FIGURA 6.8 – VALORES MÉDIO DIÁRIOS DE INSOLAÇÃO SOLAR PARA TRÊS MESORREGIÕES DO
BRASIL, CORRESPONDENTE A MÁXIMOS, MÍNIMOS E INTERMEDIÁRIO. (FONTE: ELABORAÇÃO
DO AUTOR). .............................................................................................................................. 86 FIGURA 6.9 – TEMPO DE UTILIZAÇÃO ESTIMADO PARA LÂMPADAS NAS TRÊS MESORREGIÕES DO
BRASIL, CORRESPONDENTE A MÁXIMOS, MÍNIMOS E INTERMEDIÁRIO DE INSOLAÇÃO SOLAR. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR). ......................................................................................... 86
FIGURA 6.10 – ECONOMIA DE ENERGIA ESPECÍFICO (WH/DIA/DOMICÍLIO) REAL ESTIMADO
CONSIDERANDO EFEITO CLIMA REFERENTE AS TRÊS MESORREGIÕES. (FONTE: ELABORAÇÃO
DO AUTOR). .............................................................................................................................. 87 FIGURA 6.11 – ECONOMIA DE ENERGIA ESPECÍFICO (WH/DIA/DOMICÍLIO) POTENCIAL ESTIMADO
CONSIDERANDO EFEITO CLIMA REFERENTE AS TRÊS MESORREGIÕES. (FONTE: ELABORAÇÃO
DO AUTOR). .............................................................................................................................. 88 FIGURA 6.12 – VALORES MÉDIO DIÁRIOS DE INSOLAÇÃO SOLAR PARA TRÊS MESORREGIÕES,
CORRESPONDENTE AO PADRÃO U, U INVERTIDO E INTERMEDIÁRIO. (FONTE: ELABORAÇÃO DO
AUTOR). ................................................................................................................................... 89 FIGURA 6.13 – TEMPO DE UTILIZAÇÃO ESTIMADO NO USO DE LÂMPADAS DAS TRÊS MESORREGIÕES,
CORRESPONDENTE AO PADRÃO U, U INVERTIDO E INTERMEDIÁRIO DE INSOLAÇÃO. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR)........................................................................................................ 90
FIGURA 6.14 – DIFERENÇA ENTRE O DIA ASTRONÔMICO E A INSOLAÇÃO PARA AS TRÊS
MESORREGIÕES, CORRESPONDENTE AO PADRÃO U, U INVERTIDO E INTERMEDIÁRIO DE
INSOLAÇÃO SOLAR. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR). ......................................................... 91 FIGURA 6.15 – ECONOMIA DE ENERGIA ESPECÍFICO (WH/DIA/DOMICÍLIO) REAL ESTIMADO
CONSIDERANDO EFEITO CLIMA REFERENTE AS TRÊS MESORREGIÕES. (FONTE: ELABORAÇÃO
DO AUTOR). .............................................................................................................................. 92 FIGURA 6.16 – ECONOMIA DE ENERGIA ESPECÍFICO (WH/DIA/DOMICÍLIO) POTENCIAL ESTIMADO
CONSIDERANDO EFEITO CLIMA REFERENTE AS TRÊS MESORREGIÕES. (FONTE: ELABORAÇÃO
DO AUTOR). .............................................................................................................................. 93 FIGURA 6.17 – CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA TOTAL ESTIMADO PARA ILUMINAÇÃO PÚBLICA,
CONSIDERANDO VALORES DETERMINADO PELO PROCEL E PELO MDC COM OS EFEITOS
LATITUDE E CLIMA . (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR). ......................................................... 96 FIGURA 6.18 – REDUÇÃO DE DEMANDA DE PONTA TOTAL ANUAL ESTIMADO NA ILUMINAÇÃO
PÚBLICA, CONSIDERANDO AS AÇÕES DO SELO PROCEL, ESTIMADO PELA ELETROBRÁS, NOS
EFEITOS LATITUDE E CLIMA. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR E ELETROBRÁS, 2006A). ...... 97 FIGURA 6.19 – VALORES ABSOLUTOS DE TU DIÁRIOS MÁXIMOS E MÍNIMOS, CONSIDERANDO OS
EFEITOS LATITUDE E CLIMA INDIVIDUALMENTE . (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR)............. 98 FIGURA 6.20 – VALORES ABSOLUTOS DE TU ANUAIS MÁXIMOS E MÍNIMOS, CONSIDERANDO OS
EFEITOS LATITUDE E CLIMA INDIVIDUALMENTE . (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR)............. 98 FIGURA 6.21 – VALORES MÉDIO DIÁRIOS DE INSOLAÇÃO SOLAR PARA AS TRÊS MESORREGIÕES,
CORRESPONDENTE AOS MÁXIMOS, MÍNIMOS E INTERMEDIÁRIO PARA O RELUZ. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR)...................................................................................................... 100
xiv
FIGURA 6.22 – TEMPO DE UTILIZAÇÃO ESTIMADO PARA LÂMPADAS NAS TRÊS MESORREGIÕES DO
BRASIL, CORRESPONDENTE A MÁXIMOS, MÍNIMOS E INTERMEDIÁRIO DE INSOLAÇÃO SOLAR
PARA O RELUZ. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR). ............................................................. 101 FIGURA 6.23 – MÉDIA DA DIFERENÇA ENTRE O DIA ASTRONÔMICO E A INSOLAÇÃO PARA AS TRÊS
MESORREGIÕES, CORRESPONDENTE A MÁXIMOS, MÍNIMOS E INTERMEDIÁRIO PARA O RELUZ. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR). ....................................................................................... 102
FIGURA 6.24 – ECONOMIA DE ENERGIA ESPECÍFICO (WH/DIA/PONTO DE IP) REAL ESTIMADO
CONSIDERANDO EFEITO LATITUDE REFERENTE AS TRÊS MESORREGIÕES SELECIONADAS PARA
O RELUZ. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR)........................................................................ 103 FIGURA 6.25 – ECONOMIA DE ENERGIA ESPECÍFICO (WH/DIA/PONTO DE IP) REAL ESTIMADO
CONSIDERANDO EFEITO CLIMA REFERENTE AS TRÊS MESORREGIÕES SELECIONADAS PARA O
RELUZ. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR)........................................................................... 103 FIGURA 6.26 – VALORES MÉDIO DIÁRIOS DE INSOLAÇÃO PARA AS TRÊS MESORREGIÕES,
CORRESPONDENTE AO PADRÃO U, U INVERTIDO E INTERMEDIÁRIO PARA O RELUZ. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR)...................................................................................................... 105
FIGURA 6.27 – TEMPO DE UTILIZAÇÃO ESTIMADO PARA LÂMPADAS PARA AS TRÊS MESORREGIÕES,
COM PADRÃO U, U INVERTIDO E INTERMEDIÁRIO PARA O RELUZ, CONSIDERANDO O EFEITO
CLIMA . (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR)............................................................................ 105 FIGURA 6.28 – MÉDIA DA DIFERENÇA ENTRE O DIA ASTRONÔMICO E A INSOLAÇÃO PARA AS TRÊS
MESORREGIÕES, CORRESPONDENTE AO PADRÃO U, U INVERTIDO E INTERMEDIÁRIO PARA O
RELUZ. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR)........................................................................... 106 FIGURA 6.29 – ECONOMIA DE ENERGIA ESPECÍFICO (WH/DIA/PONTO DE IP) REAL ESTIMADO
CONSIDERANDO EFEITO LATITUDE PARA AS TRÊS MESORREGIÕES, COMAO PADRÃO U, U
INVERTIDO E INTERMEDIÁRIO PARA O RELUZ. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR). ............. 107 FIGURA 6.30 – ECONOMIA DE ENERGIA ESPECÍFICO (WH/DIA/PONTO DE IP) REAL ESTIMADO
CONSIDERANDO EFEITO CLIMA PARA AS TRÊS MESORREGIÕES, COM PADRÃO U, U INVERTIDO
E INTERMEDIÁRIO PARA O RELUZ. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR)................................. 107
xv
II. LISTA DE TABELAS
TABELA 2.1 – DETALHAMENTO DAS PRINCIPAIS GRANDEZAS FOTOMÉTRICAS E RADIOMÉTRICAS. (FONTE: ELABORADO PELO AUTOR, A PARTIR DE PEREIRA E SOUZA, 2000, COSTA, 2006 E
NOGUEIRA, 2007A). ................................................................................................................... 5 TABELA 2.2 – CRONOLOGIA SIMPLIFICADA DA EVOLUÇÃO TECNOLÓGICA DESENVOLVIDA PARA O
USO DE ILUMINAÇÃO ARTIFICIAL. (FONTE: ADAPTADO DE COSTA, 2006)................................. 7 TABELA 2.3 – VARIAÇÃO DO PIB E DA OFERTA DE ENERGIA DE 1970 A 2005. (FONTE: ELABORAÇÃO
DO AUTOR, A PARTIR DE MME, 2006A)................................................................................... 13 TABELA 2.4 – VARIAÇÃO DA OFERTA DE ENERGIA, POR TIPO DE GERAÇÃO. (FONTE: ELABORAÇÃO
DO AUTOR, A PARTIR DE MME, 2006A)................................................................................... 17 TABELA 2.5 – VARIAÇÃO DA DEMANDA DE ENERGIA, POR SETOR. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR,
A PARTIR DE MME, 2006A). ....................................................................................................17 TABELA 3.1 ÍNDICES DE EFICIÊNCIA LUMINOSA MÍNIMA EXIGIDA NAS LFC E LFCIRC PARA O USO
DO SELO PROCEL, CLASSIFICAÇÃO A DO PBE. (FONTE: ELETROBRÁS, 2006B). ..................... 32 TABELA 3.2 – CARACTERÍSTICAS DE ALGUNS PROJETOS INTERNACIONAIS SEMELHANTES AO
PROCEL (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR, A PARTIR DE: BIRNER E MARTINOT, 2005 E TIBI E
RAMAHI , 2005). ....................................................................................................................... 32 TABELA 3.3 – CORRELAÇÕES ENTRE FAIXAS DE TEMPERATURA E AUMENTO NO CONSUMO DE
ENERGIA ELÉTRICA NO SETOR RESIDENCIAL (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR, A PARTIR DE
OLIVEIRA ET AL , 2000). ........................................................................................................... 46 TABELA 3.4 – VALORES DE ILUMINÂNCIA ESTABELECIDOS PARA O FUNCIONAMENTO DA IP. (FONTE:
ELABORAÇÃO DO AUTOR, A PARTIR DE MARTINS ET AL, 2004). .............................................47 TABELA 3.5 – ESPECIFICAÇÕES DE ILUMINÂNCIA POR TIPO DE ATIVIDADE DEFINIDA PELA NBR
5413 (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR, A PARTIR DE COSTA, 2006)...................................... 51 TABELA 4.1 – NÚMERO DE LÂMPADAS POR DOMICÍLIO SEPARADAS POR REGIÕES DO BRASIL NO
ANO DE 2005 (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR, A PARTIR DE ELETROBRÁS, 2007A E 2007B).................................................................................................................................................. 54
TABELA 4.2 – TEMPO DE UTILIZAÇÃO DA ESTAÇÃO CENTRO DO PROJETO DA LIGHT E CÁLCULO DO
FATOR ΒC PARA IP, MENSAL E MÉDIO ANUAL. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR, A PARTIR DE
QUADROS, 2007)...................................................................................................................... 59 TABELA 5.1 – DADOS UTILIZADOS COMO PARÂMETROS NOS CÁLCULOS DE EE E RDP NO MÉTODO
PROCEL/ELETROBRÁS (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR, A PARTIR DE ELETROBRÁS, 2006A).................................................................................................................................................. 62
TABELA 5.2 – TEMPO DE UTILIZAÇÃO NA IP, UTILIZADOS NOS CÁLCULOS DE EE NO MÉTODO
RELUZ/ELETROBRÁS (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR, A PARTIR DE ELETROBRÁS, 2006A).................................................................................................................................................. 63
xvi
TABELA 5.3 – DADOS UTILIZADOS COMO PARÂMETROS NO MDC (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR).................................................................................................................................................. 66
TABELA 5.4 – FATOR DE SUSCEPTIBILIDADE (FATOR Α) E FATOR DE CORREÇÃO DO TU (FATOR Β)
DAS LÂMPADAS RESIDENCIAIS EM RELAÇÃO A VARIAÇÃO DE LATITUDE E CLIMA (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR)........................................................................................................ 67
TABELA 5.5 – TEMPO DE UTILIZAÇÃO MÉDIO DE LÂMPADAS NO SETOR RESIDENCIAL, EM HORAS
POR ANO E HORAS POR DIA (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR, A PARTIR DAS REFERÊNCIAS
INDICADAS).............................................................................................................................. 68 TABELA 5.6 – TEMPO DE UTILIZAÇÃO CONSTANTE PARA LÂMPADAS RESIDENCIAIS ADOTADAS NO
MDC, USADOS NOS CÁLCULOS DE EE (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR). ............................ 69 TABELA 5.7 – OUTROS PARÂMETROS DO MDC NA IP (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR).............. 75 TABELA 5.8 – FATOR DE SUSCEPTIBILIDADE (FATOR Α) E FATOR DE CORREÇÃO DO TU (FATOR Β)
DAS LÂMPADAS NA ILUMINAÇÃO PÚBLICA EM RELAÇÃO A VARIAÇÃ O DE LATITUDE E CLIMA
(FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR). ......................................................................................... 75 TABELA 6.1 – CARACTERÍSTICAS DAS MESORREGIÕES CORRESPONDENTES A VALORES MÁXIMO ,
MÍNIMOS E UMA COM VALOR DE INSOLAÇÃO SOLAR INTERMEDIÁRIO. (FONTE: ELABORAÇÃO
DO AUTOR) ............................................................................................................................... 85 TABELA 6.2 – CARACTERÍSTICAS DAS MESORREGIÕES CORRESPONDENTES A VALORES PADRÃO
ANUAL EM U, U INVERTIDO E INTERMEDIÁRIO DO VALOR DE INSOLAÇÃO SOLAR. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR)........................................................................................................ 89
TABELA 6.3 – RANKING DAS MESORREGIÕES COM AS MAIORES ECONOMIA DE ENERGIA REAL
ESTIMADA, CONSIDERANDO EFEITO CLIMA. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR) .................... 94 TABELA 6.4 – RANKING DAS MESORREGIÕES COM AS MAIORES ECONOMIA DE ENERGIA POTENCIAL
ESTIMADA, CONSIDERANDO EFEITO CLIMA. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR) .................... 94 TABELA 6.5 – CARACTERÍSTICAS DAS MESORREGIÕES CORRESPONDENTES A VALORES MÁXIMO ,
MÍNIMOS E INTERMEDIÁRIO DE INSOLAÇÃO PARA O RELUZ. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR)................................................................................................................................................. 99
TABELA 6.6 – CARACTERÍSTICAS DAS MESORREGIÕES COM VALORES PADRÃO U, U INVERTIDO E
INTERMEDIÁRIO DE INSOLAÇÃO PARA OS DADOS DO RELUZ. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR)............................................................................................................................................... 104
TABELA 6.7 – RANKING DAS MESORREGIÕES COM AS MAIORES ECONOMIA DE ENERGIA REAL
ESTIMADA, CONSIDERANDO EFEITO CLIMA PARA O RELUZ. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR)............................................................................................................................................... 108
TABELA 6.8 – CORRELAÇÕES ENTRE A INSOLAÇÃO E A DIFERENÇA ENTRE O DIA ASTRONÔMICO E
DA INSOLAÇÃO (EFEITO CLIMA) DE ALGUMAS MESORREGIÕES ANALISADAS. (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR)...................................................................................................... 113
TABELA 6.9 – TABELA GERAL COMPARATIVA ENTRE AS DIFERENTES CARACTERÍSTICAS DO
MÉTODOS PROCEL/ELETROBRÁS E DO MDC PARA O SETOR RESIDENCIAL (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR)...................................................................................................... 116
xvii
TABELA 6.10 – TABELA GERAL COMPARATIVA ENTRE AS DIFERENTES CARACTERÍSTICAS DO
MÉTODOS PROCEL/ELETROBRÁS E DO MDC PARA ILUMINAÇÃO PÚBLICA (FONTE: ELABORAÇÃO DO AUTOR)...................................................................................................... 118
xviii
III. LISTA DE SÍMBOLOS E VARIÁVEIS
α (alfa) Fator de susceptibilidade
ß (beta) Fator de correção do tempo de utilização
cd Candela
cd.m-2 Candela por metro quadrado
Td dia astronômico (dia claro)
US$ dólar americano (Estados Unidos)
GWh Giga Watt hora
GWh. ano-1 Giga Watt hora por ano
º graus
Hz hertz
h hora
h.dia-1 horas por dia
Lux iluminância
I insolação solar
kWh.ano-1 Kilo Watt hora por ano
kWh.mês-1 Kilo Watt hora por mês
lm lumens
lm.m-2 lumens por metro quadrado
lm.W -1 lumens por watt
MW Mega Watt
MWh. ano-1 Mega Watt hora por ano
M Metro
% porcentagem
kg quilo grama
R$ real
TWh Tera Watt hora
TWh.ano-1 Tera Watt hora por ano
V volts
Wh watt hora
Wh.dia-1.dom-1 watt hora por dia por domicílio
Wh.dia-1.ponto-1 watt hora por dia por ponto de iluminação pública
W watts
xix
IV. LISTA DE ABREVIATURAS
Abilux Associação Brasileira da Indústria de Iluminação
ABNT Associação Brasileira de Normas Técnicas
Abradee Associação Brasileira de Distribuidores de Energia Elétrica
AIE Agência Internacional de Energia (em inglês: International Energy Agency)
Aneel Agência Nacional de Energia Elétrica
Ashrae American Society of Heating, Refrigeration and Air-Conditioning Engineers
BEN Balanço Energético Nacional
BEU Balanço de Energia Útil
CE Consumo de Energia
Censo Censo Demográfico ou Contagem Geral da População realizada pelo IBGE
CO2 Dióxido de Carbono
Conpet Programa Nacional da Racionalização do Uso de Derivados do Petróleo e do Gás Natural
DHN Diretoria de Hidrografia e Navegação da Marinha do Brasil
E Leste
EE Energia Economizada
Eletrobrás Centrais Elétricas Brasileiras S.A.
FCP Fator de Coincidência de Ponta
FP Fator Procel
GEE Gases de Efeito Estufa (em inglês: GHG - Greenhouse Gases)
GEF Global Environment Facility
GLD Gerenciamento pelo Lado da Demanda
IAG/USP Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosférica da Universidade de São Paulo
IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
Inmet Instituto Nacional de Meteorologia
Inmetro Instituto Nacional de Metrologia, Normalização e Qualidade Industrial
INPE Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
IP Iluminação Pública
IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change (em português: Painel Intergovernamental de Mudanças Climáticas)
LE Lâmpada Eficiente
LED Light Emitting Diode (em português: Diodo Emissor de Luz)
LF Lâmpada Fluorescente
xx
LFC Lâmpada Fluorescente Compacta
LFCirc Lâmpada Fluorescente Circular
LFT Lâmpada Fluorescente Tubular
LI Lâmpada Incandescente
M&V Medicação e verificação
MDC Método por Demanda Climática
MDIC Ministério do Desenvolvimento, Industria e Comércio Exterior
MME Ministério das Minas e Energia
NBR Norma Brasileira
N Norte
nº número
OCDE Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (em inglês: OECD - Organisation for Economic Co-operation and Development)
OIE Oferta Interna de Energia
OMM Organização Meteorológica Mundial (em inglês: WMO – World Meteorological Organization)
PBE Programa Brasileiro de Etiquetagem
PCH Pequena Central Hidrelétrica
PDEE Plano Decenal de Expansão de Energia Elétrica
PEE Programa de Eficiência Energética
P&D Pesquisa e Desenvolvimento
PIB Produto Interno Bruto
PIMVP Protocolo Internacional para Medição e Verificação de Performance (em inglês: IPMVP - International Performance Measurement and Verification Protocol)
PNAD Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílio
PNE Plano Nacional de Energia
POA Porto Alegre
PPE Potencial de Economia de Energia
Procel Programa Nacional de Conservação de Energia Elétrica
PUC-RJ Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro
RDP Redução de Demanda de Ponta
ReLuz Programa Nacional de Iluminação Pública Eficiente
RMP Redução Média de Potencia
S Sul
SP São Paulo
xxi
SW Sudoeste
TEP Toneladas Equivalentes de Petróleo
TU Tempo de Utilização
TUcte Tempo de Utilização Constante
TU ip Tempo de Utilização em Iluminação Pública
TUpad Tempo de Utilização Padrão
TUvar Tempo de Utilização Variável
TUL Tempo de Utilização – Efeito Latitude
TUC Tempo de Utilização – Efeito Clima
UFPE Universidade Federal de Pernambuco
UFSC Universidade Federal de Santa Catarina
Unifei Universidade Federal de Itajubá
VM Lâmpada de Vapor Metálico
VSAP Lâmpada de Vapor de Sódio de Alta Pressão
WWF Worl Wide Fund for Nature (em português: Fundo Mundial para Natureza)
1
CCAAPPÍÍ TTUULL OO 11:: II NNTTRROODDUUÇÇÃÃOO EE OOBBJJEETTII VVOOSS
1.1. INTRODUÇÃO
Para a sobrevivência e o desenvolvimento da humanidade, é indispensável a oferta
de energia, seja ela elétrica, térmica ou em suas mais diversas formas. Devido ao progresso
tecnológico, motivado pela necessidade constante do homem sempre evoluir e descobrir
maneiras diferentes de adaptação ao ambiente em que vive e no atendimento às suas
necessidades básicas, a demanda de energia se tornou cada vez maior. Logo, a potencial
escassez ou a redução de uma das formas de energia tende a ser compensada pelo
surgimento de outra.
No último século, após o uso em grande escala, a eletricidade se tornou uma das
formas mais práticas e convenientes de energia, sendo atualmente um recurso
indispensável e fundamental para o desenvolvimento socioeconômico das sociedades.
Entretanto, o aumento da demanda de energia, decorrente da evolução tecnológica e do
avanço no desenvolvimento humano é apontado como um dos fatores fundamentais no
processo das mudanças climáticas e ambientais descritas na literatura científica
(GOLDEMBERG E VILLANUEVA, 2003; STERN, 2006; ZWAAN E GERLAGH, 2006;
IPCC, 2007).
Ainda segundo Goldemberg e Villanueva (2003), o crescimento do consumo de
energia triplicou após a Revolução Industrial e artigos recentes mostram uma tendência de
crescimento da demanda energética em conseqüência da melhoria de qualidade de vida nos
países em desenvolvimento. Caso esta tendência de crescimento se mantenha, até 2020,
provavelmente o consumo de energia nos países desenvolvidos será ultrapassado pelo
consumo dos países em desenvolvimento, fato de grande preocupação, já que os recursos
naturais são limitados.
2
Como agravante, o quarto relatório do Painel Intergovernamental sobre Mudanças
Climáticas – IPCC (IPCC, 2007) afirma, através de uma análise científica, que as
alterações climáticas estão ocorrendo em decorrência das atividades humanas, isto é, ações
antrópicas. O crescente consumo de combustíveis fósseis é destacado como um dos
principais fatores causadores dessas mudanças, devido à emissão de Gases de Efeito Estufa
– GEE no processo de queima desta forma de energia.
Com o aumento da demanda energética e a crescente preocupação das
conseqüências climáticas do uso de combustíveis fósseis, tem intensificado o
desenvolvimento de pesquisas e o uso de tecnologias alternativas de geração de energia,
com a respectiva redução do impacto ambiental (ZWAAN E GERLAGH, 2006). Em
complementação e não menos importante, a elevação dos custos destes mesmos
combustíveis fósseis também incentiva à adoção de Programas de Eficiência Energética –
PEE, através da mudança nos hábitos de consumo da população e da aplicação de novas
tecnologias, com equipamentos que consomem energia de forma mais racional e que são
menos poluentes e com (NOGUEIRA, 2007).
No Brasil, desde a década de 1970, já existem PEE com as ações de racionalização
da produção e do uso da energia. Como destaque, temos o Programa Nacional da
Racionalização do Uso de Derivados do Petróleo e do Gás Natural – Conpet e o Programa
Nacional de Conservação de Energia Elétrica – Procel. Estes programas nacionais foram
criados com o objetivo de promover o uso mais eficiente da energia em suas diversas
formas, bem como reduzir os custos de investimento do setor energético brasileiro e de
contribuir para a redução dos impactos ambientais indesejáveis resultantes do uso da
energia (ELETROBRÁS, 2006a; NOGUEIRA, 2007).
Especificamente na área de iluminação, onde o consumo esta em aproximadamente
17,7% da energia elétrica usada no País (MME, 2006a), o Procel estimula a substituição
constante para lâmpadas mais eficientes, através de dois sub-programas, que serão
abordados detalhadamente neste trabalho:
a) Selo Procel em lâmpadas fluorescentes – etiqueta de eficiência energética
(figura 3.2);
b) Procel ReLuz – Programa Nacional de Iluminação Pública Eficiente.
Através destes sub-programas, as lâmpadas menos eficientes (Lâmpadas
Incandescentes – LI, por exemplo), que correspondem a grande parte do consumo em
iluminação, estão reduzindo a sua participação no mercado ano após ano, em especial,
3
porque as LI utilizam por volta de quatro vezes mais energia em relação às Lâmpadas
Eficientes – LE, que é uma grande desvantagem para o consumidor final (figura 2.1).
Anualmente, a Centrais Elétricas Brasileiras S.A. (Eletrobrás) realiza uma avaliação dos
impactos das ações do Procel, na substituição para as lâmpadas mais eficientes e a sua
respectiva redução no consumo de energia e redução na demanda de ponta, para o
determinado ano.
Entretanto, o grande desafio dos PEE, seja na área de iluminação (Selo Procel e
ReLuz) ou em outro setor, está em estabelecer uma metodologia para quantificar os ganhos
reais das ações de conservação de energia (JANNUZZI et al, 1997; SAMPAIO et al, 2002;
JANNUZZI, 2004). Atualmente, a confiabilidade dos resultados de algumas das variáveis
envolvidas é baixa, dadas as dificuldades de medição, ou até da inexistência de dados e
informações mais precisas.
4
1.2. OBJETIVOS
O principal objetivo deste trabalho está em propor uma metodologia para
quantificar os ganhos dos programas nacionais de eficiência energética nos setores de
iluminação residencial (Selo Procel) e pública (Procel/ReLuz), através de uma base de
dados que integre informações sócio-econômicas (número de domicílios, consumo de
energia e parque de lâmpadas), geográficas (latitude e divisão por mesorregiões1) e
climatológicas (insolação solar), fornecidos por órgãos oficiais brasileiros (IBGE,
Eletrobrás e Inmet). A metodologia proposta, que utiliza o conceito de Gerenciamento pelo
Lado da Demanda – GLD2 e chamado de Método por Demanda Climática – MDC,
compreende correlações entre as diferentes características climáticas regionais e a demanda
de energia elétrica, devido ao uso de iluminação no setor residencial e de iluminação
pública – IP.
Como objetivo secundário, pretende-se estabelecer novas informações sobre as
mesorregiões brasileiras com maior potencial de racionalização energética, permitindo o
suporte necessário para o planejamento de programas e no desenvolvimento de ações mais
efetivas em eficiência energética.
1 Mesorregião: subdivisão dos Estados brasileiros, classificada e padronizada pelo IBGE, no qual existem similaridades sociais e econômicas; ou seja, é uma divisão intermediária entre Estado e Município. 2 GLD: é uma intervenção deliberada no mercado consumidor (causa da demanda), com o objetivo de promover alterações no perfil, hábito de consumo e na magnitude da curva de carga. (fonte: adaptado de Campos, 2004)
5
CCAAPPÍÍ TTUULL OO 22:: FFUUNNDDAAMM EENNTTOOSS
Neste capítulo, abordaremos os principais aspectos da fundamentação teórica
relacionado ao uso eficiente de energia em sistemas de iluminação. Desde as evoluções
tecnológicas, da racionalização energética passando pelos métodos de medição e
verificação, serão apresentados os pontos relevantes e sua correlação com a história recente
do setor elétrico no Brasil.
Na última parte do capítulo, também será apresentada uma abordagem generalista
sobre os fundamentos das variáveis meteorológicas e das condições climatológicas
utilizados neste trabalho, com destaque para a insolação solar.
2.1. FOTOMETRIA E RADIOMETRIA
Para uma melhor compreensão de algumas definições apresentadas neste trabalho e
também utilizadas na avaliação de projetos de eficiência energética em iluminação, é
importante conhecer alguns conceitos sobre os campos da fotometria e da radiometria
(PEREIRA E SOUZA, 2000; COSTA, 2006; NOGUEIRA, 2007a), descritos na tabela 2.1.
Tabela 2.1 – Detalhamento das principais grandezas fotométricas e radiométricas. (fonte: elaborado pelo autor, a partir de Pereira e Souza, 2000, Costa, 2006 e Nogueira, 2007a).
Nome da grandeza Símbolo Unidade Características
Fluxo luminoso Ф lm Componente do fluxo radiante que gera uma resposta visual
Fluxo radiante - W Corresponde ao total de radiação óptica emitida pela fonte
Exitância luminosa M lm.m-2 É a densidade do fluxo luminoso emitida pela lâmpada em W e a potência elétrica consumida,
também em W
6
Eficiência luminosa (em unidade)
η lm.W-1 (η = Ф/P) é a razão entre o fluxo luminoso produzido por uma fonte e a potência (P)
consumida
Eficiência luminosa (em porcentual)
- % É a relação entre a radiação luminosa emitida pela lâmpada em W e a potência elétrica
consumida, também em W
Intensidade luminosa ou candela
L cd (L = Ф/ω) é o fluxo luminoso emitido por uma fonte em uma certa direção, dividido pelo ângulo
sólido no qual está contido
Iluminância E lux (E = Ф/A) é o fluxo luminoso incidente em uma superfície dividida pela área (A) da mesma
Luminância
L
cd.m-2 (L = I/A) é a intensidade luminosa de uma fonte
ou superfície iluminada por unidade de área aparente em uma dada direção
A iluminação, está relacionada à fotometria, já que a radiometria mede as potências
radiantes totais e as quantidades dela derivada, enquanto a fotometria mede a parte da
potência radiante percebida pelo olho humano como luz visível, pois neste caso, os
serviços prestados pelos sistemas de iluminação se referem à parcela útil ou luminosa
emitida pelas lâmpadas.
2.2. EVOLUÇÃO TECNOLÓGICA EM SISTEMAS DE ILUMINAÇÃO
As inovações tecnológicas e produtos com maior eficiência energética promovem
benefícios diretos no setor energético e também para outras áreas da sociedade. Por
exemplo, quando se estimula o aperfeiçoamento tecnológico com o objetivo de reduzir o
consumo de energia em um sistema de iluminação pública – IP, pode-se obter, como
conseqüência, menores gastos com a operação da infra-estrutura e da respectiva mão-de-
obra para a manutenção.
Do ponto de vista histórico, o processo de evolução tecnológica em sistemas de
iluminação pode ser observados na tabela 2.2, a seguir:
7
Tabela 2.2 – Cronologia simplificada da evolução tecnológica desenvolvida para o uso de iluminação artificial. (fonte: adaptado de Costa, 2006).
8
Apesar do avanço da tecnologia, atualmente no Brasil, as lâmpadas incandescentes
– LI ainda são as mais comuns no mercado (LEONELLI et al, 1997; NOGUEIRA et al
2007a), mesmo com a vida útil relativamente mais curta em comparação a outros modelos,
o seu custo inicial é mais baixo. Como princípio de funcionamento, a luz da LI é produzida
a partir da elevação da temperatura de um filamento metálico, geralmente de tungstênio.
Como vantagens, a LI tem o seu tamanho reduzido, possui funcionamento imediato e a não
tem a necessidade de uso de outros aparelhos auxiliares para a operação. Entretanto, a
eficiência luminosa da LI é baixa (figura 2.1), pois no seu funcionamento existe uma
elevada dissipação de calor, que provoca perda de energia. Basicamente na arquitetura, são
empregadas LI de três modelos diferentes: incandescente comum, refletora (espelhada) e
halógena (LAMBERTS et al 1992).
Na figura 2.1, está representada a faixa de eficiência luminosa dos diferentes tipos
de lâmpadas existentes no mercado.
0
25
50
75
100
125
150
175
200
225
LI
HalogenasMista
Mercúrio
LF comum
LFC/ LFCirc
Metálica
LF eficienteSódio
LED**
Eficiênica luminosa (lm/W)
Figura 2.1 – Eficiência luminosa dos diferentes tipos de lâmpadas existentes no mercado brasileiro. ** valores para LED são estimados teoricamente. (fonte: elaboração do autor,
a partir de Nogueira et al, 2007a)
Com o desenvolvimento de novas tecnologias, foi possível criar as lâmpadas
fluorescentes – LF, com destaque para as lâmpadas fluorescentes compactas – LFC e
lâmpadas fluorescentes circulares – LFCirc, que possuem vapor de mercúrio em baixa
pressão e um com reator compacto, que permite a luminosidade. A luz das LE é
proporcionada pela descarga inicial do gás, que através da pulsação de corrente é ionizado
9
e provoca uma luminância. Por ter uma operação distinta da LI, a vida útil das LF pode
variar entre 3.000 – 8.000 horas, enquanto as LI têm a vida útil em torno de 1.000 horas,
dependendo do hábito de uso e aplicação (LAMBERTS et al, 1992; JANNUZZI E
SANTOS, 1996; KAZAKEVICIUS et al, 1999; BIRNER E MARTINOT, 2005; MAHLIA,
2005; ELETROBRÁS, 2006a).
Resumidamente, as lâmpadas, que são dispositivos elétricos capazes de transformar
energia elétrica em energia luminosa, são agrupadas em três tipos principais:
� Lâmpadas incandescentes;
� Lâmpadas de descarga;
� Lâmpadas de LED (Light Emitting Diode).
As lâmpadas de descarga, entre as quais temos as LF, necessitam de menores
potências para produzir o mesmo resultado visual do que as LI. A eficiência luminosa das
LF é cerca de quatro vezes maior que LI.
A evolução tecnológica para iluminação já apresentou importantes avanços, desde
transição da iluminação a combustível até a iluminação elétrica e posteriormente, das LI
para as lâmpadas de descarga. Atualmente, o LED, que possui o princípio de
funcionamento bastante distinto, sugere que a evolução tecnologia é contínua, em especial
nos seguintes parâmetros: eficiência, vida útil, qualidade da luz e facilidade de
direcionamento do foco luminoso.
Naturalmente, regulação e legislação para os sistemas de iluminação deverão
acompanhar a evolução tecnológica de forma a estimular o uso das tecnologias de mais
alto nível e com o compromisso com a qualidade global do sistema. Entretanto, vale
lembrar que para a seleção da tecnologia que será utilizada para fornecimento da
iluminação (fluxo luminoso) devem ser observados alguns aspectos. Os principais são: a
qualidade da luz, a vida mediana, a eficiência das lâmpadas e os custos envolvidos. Cada
um desses aspectos deverá estar adequado às condições do local a ser iluminado.
Com o desenvolvimento tecnológico das LFC e LFCirc foi possível alcançar
resultados cada vez melhores para a eficiência luminosa. Como benefício indireto, também
é possível obter um produto que não gere distorções para a rede de distribuição de energia,
como harmônicos de corrente elétrica (RESENDE et al, 2005). Como conseqüência, as
inovações tecnológicas tendem também a trazer benefícios para o meio ambiente, como o
desenvolvimento novos processo para reciclagem de LFC, LFCirc e lâmpadas
fluorescentes tubulares – LFT.
10
O uso das LI nos sistemas de IP, número bem reduzido, já se tornou obsoleta em
função dos elevados custos de manutenção e baixa eficiência luminosa em relação a outros
modelos de lâmpadas, como exemplo, as lâmpadas de Vapor Metálico – VM e de Vapor de
Sódio de Alta Pressão – VSAP. Neste caso, as VM chegam a durar 10 vezes mais do que
as incandescentes e as VSAP até 30 vezes mais, o que representa índices de queima
menores, com uma menor taxa de intervenção para manutenção. Vale ressaltar que, para as
localidades que não dispõem de equipes de pronto atendimento para manutenção, os custos
de cada intervenção podem ser significativos (FRÓES DA SILVA, 2006).
Portanto, com a aplicação das novas tecnologias na IP, além das necessidades da
sociedade serem atendidas com considerável redução da potência instalada, existe uma
série de benefícios indiretos por ponto substituído ou expandido. Na visão das
concessionárias de energia elétrica, esta energia economizada, resultante da aplicação das
novas tecnologias na IP, poderá ser disponibilizada para outros segmentos, onde as tarifas
de energia cobrada são mais atrativas devido às características comerciais (LOPES, 2002).
2.3. RACIONALIZAÇÃO DO USO DE ENERGIA EM SISTEMAS D E
ILUMINAÇÃO
Um sistema de iluminação é composto basicamente por lâmpadas, reatores e
luminárias. Um bom projeto de eficiência energética em iluminação deve ter um estudo
detalhado das características do local, para que se possa utilizar o melhor sistema de
iluminação para permitir a maior eficiência energética e economia para o consumidor.
A escolha do sistema de iluminação eficiente a ser utilizado em um determinado
local depende do tipo de ambiente, reprodução de cores, conservação de energia e custo
envolvidos. Por exemplo, os ambientes mais claros (paredes e tetos brancos) necessitam de
uma quantidade de iluminação menor que os ambientes mais escuros, pois as cores mais
claras refletem mais luminosidade. Atualmente, as lâmpadas mais eficientes possuem os
custos financeiros iniciais maiores, no entanto, apresentam uma menor potência e maior
tempo de vida útil.
Um bom projeto de iluminação eficiente tem como características principais
(MANICCIA, 1997; CHRISTOFFERSEN et al, 1998; NOGUEIRA et al 2007a):
� Aproveitar ao máximo da iluminação natural;
11
� Apresentar um bom sistema de controle de consumo (interruptores, sensores
de presença etc);
� Empregar cores claras nos tetos e paredes;
� Fazer a limpeza adequada e periódica nas lâmpadas e luminárias
� Utilizar lâmpadas mais eficientes.
2.4. MEDIÇÃO E VERIFICAÇÃO
Realizar uma avaliação quantitativa e verificar os resultados de um Programa de
Eficiência Energética – PEE é fundamental para justificar os investimentos e ações iniciais
necessárias para sua execução. A grande dificuldade está em estimar o consumo de energia
evitado e sua respectiva potência economizada. Com o objetivo de consolidar uma
metodologia internacional de Medição e Verificação – M&V dos resultados dos PEE, foi
desenvolvido o Protocolo Internacional de Medição e Verificação de Performance –
PIMVP.
A Agência Internacional de Energia (AIE), com estudos de casos na Bélgica,
Canadá, Coréia do Sul, Dinamarca, França, Holanda, Itália e Suécia, propôs o PIMVP
dentro do Programa de Avaliação das Medidas para a Eficiência Energética e Gerência da
Demanda da AIE, sendo mantido com o patrocínio do Departamento de Energia dos
Estados Unidos. Como ponto principal, o PIMVP recomenda a comparação das curvas de
carga antes e após a adoção das medidas de racionalização energética, através da curva de
referência ou linha de base (base-line), com as curvas de carga após o programa de
eficiência (MILANEZ et al, 2001).
Conforme apresentado em Milanez et al (2001), o PIMVP é aplicável como base
para determinar a economia de energia na implementação de um PEE e também pode ser
aplicado no monitoramento do desempenho de sistemas de energia. É basicamente uma
estrutura de definições e métodos para avaliar a economia de energia e foi desenvolvido
para permitir aos usuários criar um plano de M&V para determinado projeto de eficiência
energética.
A economia de energia ou chamada também de consumo evitado da energia, é
determinada pela comparação dos usos observados de energia antes e após a
implementação de um programa, dada pela equação 2.1 (MILANEZ et al, 2001).
12
oajustamentCECEEE PEELB ±−= (2.1)
onde:
EE = economia de energia (ou consumo evitado de energia);
CE = consumo de energia na linha de base (LB) e após o programa de eficiência
energética (PEE).
Ajustamento = termo da equação para condições que afetam o uso de energia das
diferentes condições de consumo, como por exemplo, fatores
climáticos, tempo de utilização variável, operações dos
equipamentos etc. Dependendo das condições, pode ser positivo ou
negativo.
Apenas como exemplo do potencial de economia de energia através de projetos de
eficiência energética, Milanez et al (2001), destaca que se todos os investimentos feitos nos
programas de racionalização energética fossem implementados nos edifícios públicos e
comerciais dos Estados Unidos, os custos financeiros iniciais seriam multiplicados por três,
mas dentro de uma década resultariam em uma economia de US$ 20 bilhões por ano com a
redução no consumo de energia e também de água. Neste exemplo, ainda é destacado que
poderiam ser criados cerca de 100.000 empregos permanentes e que diminuiria
significativamente a poluição relacionada ao consumo de energia. Destaca ainda que, para
os países em desenvolvimento, que possuem um rápido crescimento econômico e com o
respectivo aumento da demanda de energia, PEE possibilitam controlar os altos custos para
construção de novas usinas elétricas, limitando também custos relativos com a importação
de energia e os danos decorrentes à saúde e meio-ambiente devido à queima de
combustíveis fósseis.
2.5. O SETOR ELÉTRICO NO BRASIL
2.5.1. Desenvolvimento econômico
Segundo dados do Ministério das Minas e Energia (MME, 2006a; MME, 2006b),
durante o período de 1970 a 2005, o Produto Interno Bruto – PIB brasileiro cresceu a uma
taxa média de 2,5% a.a., onde a Oferta Interna de Energia – OIE cresceu 226,9% para o
mesmo período, ou seja, cerca de 2,8% a.a..
13
Goldemberg e Lucon (2007) destacam que após o forte crescimento da economia
nacional ocorrida na década de 1970, houve uma desaceleração nos índices do PIB, da
produção de energia primária e do consumo de energia elétrica. Entretanto, no período de
1970-2005, o aumento da produção de energia primária no Brasil tem acompanhado de
perto o crescimento do PIB, mas o consumo de eletricidade tem aumentado mais
rapidamente, em razão da expansão da rede elétrica no Brasil e da instalação de indústrias
com grande consumo de eletricidade.
Na tabela 2.3, é apresentado um resumo da evolução do PIB, da OIE e alguns
eventos relevantes que influenciaram a economia brasileira de 1970 a 2005. Em
complementação, a figura 2.2 apresenta a evolução para o mesmo período de 35 anos, da
OIE em toneladas equivalente de petróleo – TEP.
Tabela 2.3 – Variação do PIB e da oferta de energia de 1970 a 2005. (fonte: elaboração do autor, a partir de MME, 2006a).
Período % PIB (média a.a.)
% OIE (média a.a.)
Eventos relevantes
1970 – 1980 8,6 n.d. Desenvolvimento da industria de base
1985 – 1993 1,8 1,7 Recessão econômica
1993 – 1997 3,9 4,8 Estabilização e expansão econômica
1997 – 2005
2,0
2,4
- Desvalorização cambial e baixo desempenho da industria
- Problema no abastecimento de eletricidade (“apagão”)
- Crescimento da produção e exportação
Observação: n.d. = não disponível
14
Figura 2.2 – Oferta interna de energia, de 1970 a 2005 em Tep. (fonte: MME, 2006a).
Vale destacar que, a partir de 1980, com a recessão da economia brasileira, as taxas
de crescimentos reduziram significativamente. Até o ano de 1985, foi marcado por dois
eventos significantes para a economia:
i) expansão da indústria com grande consumo de energia (aço, alumínio e
ferroligas), de forma de aproveitar o excesso de capacidade instalada de
geração elétrica e de amenizar o déficit comercial;
ii) ações para redução do consumo de derivados de petróleo, através do
Conpet.
Com a redução dos preços internacionais do petróleo, a partir de 1985, as grandes
vantagens competitivas das fontes renováveis de energia no Brasil perderam sua
competitividade, enquanto houve um crescimento parcial dos derivados de petróleo (MME,
2006a).
Em 2000, após a desvalorização do Real ocorrida em 1999, a economia demonstrou
sinais de recuperação com o crescimento do PIB de 4,4%. Entretanto, o consumo de
energia cresceu apenas 0,7%, devido do fraco desempenho de setores industriais. No ano
seguinte, é estabelecida a crise de abastecimento de eletricidade, também chamado de
“apagão elétrico de 2001” (SAUER et al, 2001). Em razão desta crise, o PIB cresceu 1,4%
e a OIE apresentou desempenho de 1,7%.
Segundo Geller et al (2004), a oferta de energia no Brasil cresceu 250% no período
de 1975 a 2000, onde houve um grande estímulo para a expansão do setor energético, com
15
a objetivo de reduzir a dependência externa, principalmente em relação ao petróleo e seu
derivados.
Em relação ao consumo final de energia elétrica, em termos percentuais (figura 2.3)
é possível verificar as variações e a evolução da participação dos três setores (residencial,
comercial/ público e industrial), em relação ao total de energia elétrica no Brasil.
Predominantemente, ao longo dos 35 anos, o setor industrial sempre teve uma participação
alta, mas ocorreu uma pequena redução de 1970 a 2005, devido ao processo de
urbanização das cidades brasileiras.
0
10
20
30
40
50
60
70
1970 1980 1990 2000 2004 2005
Consumo (%)
Residencial Comercial/Público Industrial
Figura 2.3 – Consumo final de energia elétrica (em %) e evolução da participação por
setor. (fonte: elaboração do autor, a partir de MME, 2006a).
2.5.2. A crise energética de 2001
O episódio que marcou a história recente do setor energético no Brasil e que ficou
conhecido como “apagão elétrico de 2001” (SAUER et al, 2001), criou uma ruptura de
paradigma no conceito de eficiência energética, principalmente no setor residencial.
Na época do “apagão”, o uso racional de energia foi o principal ponto de destaque
para o controle da demanda de eletricidade. Os resultados obtidos de economia de energia
foram uma demonstração clara do potencial existente e do impacto de medidas educativas
para a população no sentido de melhorar os hábitos de consumo e aplicar novas tecnologias.
O “apagão” teve um fundamental papel pedagógico e muitos consumidores,
principalmente no setor residencial, mudaram seu hábito de consumo, substituindo para
16
equipamentos mais eficientes, como LFC e LFCirc, por exemplo. Naturalmente, este setor
foi o que mais contribuiu para o sucesso na economia de energia imposta pelo Governo
Federal, através de um racionamento de 20% abaixo do patamar médio de 1 ano de
consumo (SAUER et al, 2001; MME, 2006a). O consumo de energia residencial no Brasil
apresentou como média nos cinco primeiros meses do ano de 2001, um valor de 7.275
GWh e teve redução no segundo semestre para 5.221 GWh, uma queda de 28,2% (MME,
2006a e 2005).
Já a economia de energia no País durante o “apagão” ficou em 46.794 GWh, ou
seja, uma redução de 23,8% em relação a patamares pré-crise. Importante ressaltar que,
esta redução e mudança de hábito de consumo de energia elétrica não ficou restrita ao
período da crise do “apagão” de 2001, sendo percebida, porém em menor intensidade até
meados de 2003 (figura 2.4).
Figura 2.4 – Evolução do consumo final de energia elétrica no Brasil de 1970-2005,
divididas por setores (fonte: MME, 2006a).
2.5.3. Oferta e demanda de energia em 2005
Neste trabalho utilizaremos 2005 como ano-base de comparações, portanto será
dado um destaque quanto a oferta e demanda de energia para este ano.
Segundo o BEN (MME, 2006a), para o ano de 2005, a geração de energia elétrica
no Brasil, atingiu 402,9 TWh (centrais de serviço público e de autoprodutoras), resultando
17
em 4,0% superior ao de 2004 (tabela 2.4) e o consumo final de eletricidade atingiu 375,2
TWh em 2005, valor 4,2% superior ao de 2004 (tabela 2.5).
Tabela 2.4 – Variação da oferta de energia, por tipo de geração. (fonte: elaboração do autor, a partir de MME, 2006a).
Tipo de geração Oferta (TWh) Variação em relação 2004 (%)
Hidráulica pública 325,1 5,3
Térmica pública 38,2 - 6,7
Autoprodutores 39,8 4,9
Tabela 2.5 – Variação da demanda de energia, por setor. (fonte: elaboração do autor, a partir de MME, 2006a).
Consumo final de energia (setor) Demanda (TWh) Variação em relação 2004 (%)
Industrial 175,4 1,9
Residencial 83,2 5,8
Comercial 53,5 6,8
2.6. ESTAÇÕES DO ANO E A CLIMATOLOGIA
2.6.1. Condições meteorológicas e climatológicas
Para as condições meteorológicas, considera-se o estado da atmosfera em um
determinado período e local. O tempo, do ponto de vista meteorológico, está sempre
mudando e consiste da composição de elementos tais como:
� temperatura do ar;
� pressão do ar;
� umidade;
� nebulosidade;
� precipitação;
� visibilidade;
� vento.
18
As condições atmosféricas são determinadas através de diversos fatores, sejam
locais, regionais ou mesmo globais. Desde fenômenos planetários, como El-Niño3 até
efeitos mais locais, como brisa marítima ou circulação vale-montanha, existe uma forte
interação de todas os elementos atmosféricos.
Se as condições atmosféricas são medidas e observadas durante um período
específico, como, por exemplo, 30 anos, serão obtidas as “condições meteorológicas
médias” ou a chamada “climatologia” de uma determinada região. O clima, portanto,
representa o acúmulo dos eventos meteorológicos diários ou sazonais ao longo de período
de tempo. O conceito de clima também é muito mais abrangente, pois inclui eventos
extremos de fenômenos meteorológicos, como ondas de calor do verão e de frio do inverno,
que ocorrem em uma determinada região. A freqüência destes eventos é que estabelece a
distinção entre os climas que tem condições médias similares.
No planeta Terra, existem diversas classificações climáticas. Os fatores que
produzem esta diversificação são os mesmo que produzem as condições meteorológicas
diárias, somadas as influências de características de uma determinada região. Portanto,
podemos listar alguns fatores adicionais que podem ser chamados de controles climáticos:
� insolação solar;
� distribuição de terra e água;
� correntes oceânicas;
� ventos dominantes;
� posição de áreas de alta e baixa pressão atmosféricas;
� barreiras orográficas;
� altitude.
Das variáveis citadas acima, a insolação solar ou a disponibilidade de brilho solar é
a que mais interessa neste trabalho. Como definição, a insolação solar é o número de horas
de duração do brilho do Sol ou da incidência da luz direta do Sol na superfície terrestre
(INMET, 1999; DHN, 2003; ANEEL, 2005b). Vale destacar que, a insolação solar, tem
uma forte dependência da latitude local, da nebulosidade e do dia do ano, devido a posição
do Sol ao longo da esfera celeste e das variações nas estações do ano (primavera, verão
outono e inverno).
3 El-Niño: fenômeno de aquecimento das águas do Oceano Pacífico que dependendo da intensidade pode influenciar as condições atmosféricas planetárias (fonte: Silva, 2000).
19
Basicamente, as estações do ano são reguladas pela quantidade de energia solar
recebida à superfície da Terra. Esta quantidade de energia é determinada principalmente
pelo ângulo em que a luz solar atinge a superfície e por quanto tempo o Sol brilha numa
latitude (insolação ou hora do brilho solar). Ambos fatores dependem da posição da Terra
em relação ao Sol, seja com uma variação diária ou anual.
A Terra completa uma volta ao redor do Sol numa trajetória elíptica em
aproximadamente 365 dias ou um ano, chamado de Translação4 da Terra (figura 2.5). À
medida que a Terra órbita ao redor do Sol, ela gira em torno de seu eixo, completando uma
volta em 24 horas ou um dia. Portanto, a variação de energia solar que chega a superfície
da Terra, tem uma variação diária (entre o nascer e pôr do Sol) e anual, que é devido à
inclinação do eixo de Rotação5 da Terra em relação à Plano da Eclíptica6 , em
aproximadamente de 23° 27’ (ou 23,45º).
4 Translação: movimento orbital da Terra em torno do Sol, cuja a duração é de 365,25 dias e que descreve uma elipse alongada da direção oeste para leste (fonte: adaptação de Roditi, 2005) 5 Rotação: movimento que a Terra executa em torno do eixo dos pólos, de oeste para leste, com duração de 23 horas e 56 minutos e que dá origem ao dia e à noite (fonte: Roditi, 2005) 6 Eclíptica: plano imaginário em que a Terra descreve o movimento de translação.
20
(a)
(b)
Figura 2.5 – Representação da inclinação do eixo de rotação da Terra (a) e do movimento em torno do Sol (translação), com as respectivas Estações do Ano devido a esta inclinação
(b). (fonte: [a] – Varejão-Silva, 2005; [b] – Aneel, 2005b).
Na figura 2.6, vemos a incidência dos raios solares diferentes devido a inclinação
do eixo da Terra. Já na figura 2.7, temos a variação de insolação solar em função da
latitude (equador até latitude 90ºN) no dia 21 de Junho para o Hemisfério Norte, onde
podemos destacar que o pico é em aproximadamente 30º, já que no Equador e nos Pólos
existem reduções devido a nebulosidade e a pouco incidência devido inclinação do eixo da
Terra.
21
Figura 2.6 – Incidência dos raios solares no solstício de verão (Hemisfério
Norte). (fonte: adaptado de Ahrens, 1994).
Figura 2.7 – Variação da insolação solar devido a diferença de latitude durante o solstício de verão (Hemisfério Norte), no topo de atmosfera (limite) e na superfície.
(fonte: adaptado de Ahrens, 1994).
Portanto, devido à inclinação do eixo de rotação e do movimento de translação ao
longo do ano, ocorre:
� as estações climáticas do ano (primavera, verão, outono e inverno);
22
� variação na duração do dia claro astronômico (intervalo entre o nascer e pôr
do Sol);
� respectivas variações de insolação solar, em função das estações climáticas
e da duração do dia claro.
Logo, a duração do dia astronômico ou dia claro (período entre o nascer e o pôr do
Sol) tem uma variação entre máximos e mínimos durante os Solstícios (verão e inverno) e
valores iguais a duração da noite, durante os Equinócios (primavera e outono). Através da
equação 2.2 é possível determinar a declinação em graus da Terra, para um determinado
dia do ano. Pela equação 2.3, podemos calcular a duração do dia astronômico de um
determinado local de latitude ‘Ф’, dado o dia do ano (VIANELLO E ALVES, 1999;
VAREJÃO-SILVA, 2005).
)365
)284.(360(.45,23
nsen
+=δ (2.2)
).cos(.15
2 δφ tgtgarTd −= (2.3)
onde:
δ = declinação solar ao longo do ano (graus);
23,45 =valor em décimos de grau da inclinação do eixo de rotação da Terra em
relação ao Plano da Eclíptica (ou 23º 27´)
Td = duração do dia claro astronômico (horas de dia claro, entre nascer e pôr
do Sol);
n = dia Juliano do ano;
Ф = latitude da localização (graus).
Utilizando as equações 2.2 e 2.3, por exemplo, para Porto Alegre, capital brasileira
mais meridional (aproximadamente 30ºS), a duração do dia astronômico (entre o nascer e
pôr do Sol) varia de 10 horas e 13 minutos, em 21 de junho a 13 horas e 47 minutos, em 22
de dezembro (ANEEL, 2005b). Na figura 2.8, temos uma ilustração esquemática que
demonstra a variação da posição do nascer e pôr do Sol durante o verão e inverno para
latitude média (45ºS), onde podemos observar a diferença do dia astronômico, sendo mais
longo no verão e mais curto no inverno.
23
Figura 2.8 – Variação da posição do Sol observada em latitude média (45ºS),
durante o verão e inverno. (fonte: adaptado de Ahrens, 1994).
2.6.2. O uso da insolação solar
Neste trabalho, optou-se por trabalhar com dados de observações solares de
estações meteorológicas de superfície, isto é, com uma série climatológica oficial
proveniente do Instituto Nacional de Meteorologia (Inmet). Existem outras formas de
trabalhar com informações de radiação solar, que são a partir de estimativas por de
imagens de satélites, correlações numéricas ou equações empíricas, como é o caso do
“Atlas de Irradiação Solar no Brasil” (COLLE E PEREIRA, 1998; MARTINS et al, 2007).
Embora os dados observados de irradiação solar sejam obtidos através de
radiômetros7 que apresentam na grande maioria das vezes, níveis de confiabilidade
superiores àqueles que podem ser obtidos através de modelos radiativos ou empíricos
(GUARNIERI et al, 2006 e MARTINS et al, 2007), estes valores não podem ser aplicados
para os resultados baseados em interpolações, devido a falta de observações com este
equipamento no Brasil (poucas estações com radiômetros).
Outra alternativa é o uso de modelos baseados na equação de transferência radiativa,
que não possuem restrições de aplicabilidade, mas necessitam de informações das
condições atmosféricas para simular os processos radiativos que atenuam o fluxo de
radiação. Já os modelos que adotam relações empíricas, apresentam restrições, pois são
7 Radiômetro: instrumento capaz de medir a quantidade de energia (W.m-2) da radiação solar direta e difusa através de um elemento sensível (sensor) instalado na parte superior do equipamento (fonte: Inmet, 1999).
24
aplicados para uma determinada região no qual foram desenvolvidas essas relações.
Portanto, a grande dificuldade em trabalhar com a radiação solar, está em conseguir dados
observados em todas as regiões do País e a falta de disponibilidade para séries muito
longas (vários anos de observação).
Portanto, o Heliógrafo, por ser um instrumento de fácil operação, custos iniciais e
operacionais reduzidos, disponibilidade de dados climáticos para vários pontos no Brasil e
com o seu instrumental bastante difundido a vários anos, este equipamento se apresenta
como a melhor alternativa para obter valores que indicam as variações luminosidade de
uma determinada localização e suas respectivas correlações entre insolação solar e a
demanda de energia devido ao uso de iluminação.
25
CCAAPPÍÍ TTUULL OO 33:: RREEVVII SSÃÃOO BBII BBLL II OOGGRRÁÁFFII CCAA
Neste capítulo, abordaremos uma extensa revisão dos principais artigos e trabalhos
nacionais e internacionais correlacionados com o uso eficiente de energia. É dado um
destaque para a visão histórica do desenvolvimento da racionalização energética no Brasil,
com a criação dos programas Procel e ReLuz e os respectivos aspectos na legislação
nacional correlacionados.
Apresentaremos também uma revisão de trabalhos de estabelecem relações entre as
condições climáticas e o consumo de energia, com uma breve discussão de perspectivas
futuras e o uso de iluminação natural e artificial.
3.1. ENERGIA E DESENVOLVIMENTO
Para assegurar o desenvolvimento econômico, é necessário para o Brasil ampliar a
disponibilidade de energia e assim ter meios de melhorar as condições de vida da
população. Conforme apresentado em Goldemberg e Moreira (2005), além de atender o
crescimento natural da população, é preciso, pelo menos, dobrar o consumo per capita para
de fato trazer uma melhor qualidade de vida aos brasileiros.
Já para garantir a segurança no abastecimento de energia, é importante diversificar
a matriz energética, isto é, ter o fornecimento de energia de diversas fontes independentes
(hidráulica, térmica, eólica etc). Entretanto, do ponto de vista econômico, é preciso
escolher as melhores opções para o Brasil, muitas vezes determinadas pela abundância
natural das fontes que são mais comuns no nosso território, como por exemplo, a
disponibilidade hídrica e respectivamente o uso de Usinas Hidroelétricas (GELLER, 2003).
Do ponto de vista da grande escala no setor energético, não somente para energia
elétrica, mas a busca pela auto-suficiência no setor de petróleo também sempre foi uma das
26
metas políticas para os diferentes governos brasileiros, pois é baseada na necessidade de
reduzir gastos financeiros com importação dos seus derivados, como óleo diesel e gás
natural, mais recentemente. A partir dos anos 1990, o problema da importação perdeu
importância devido ao aumento da produção interna de petróleo e com a auto-suficiência
nominal alcançada em 2006 (GOLDEMBERG E LUCON, 2007), o País poderia liberar
recursos, antes focados em petróleo, para outros fins economicamente mais interessantes e
que podem gerar produtos e serviços para exportação, como o etanol e fontes alternativas
de energia (GOLDEMBERG E MOREIRA, 2005).
Nas sociedades mais avançadas, o uso de novas fontes de energia e de tecnologias
modernas levou a mudanças qualitativas na vida humana, proporcionando o aumento da
produtividade econômica e do bem-estar da população. Para o consumidor final, o que
realmente é relevante é o conforto devido aos serviços energéticos e o seu respectivo custo
de fornecimento. Entretanto, a disponibilidade de energia não é a única condição para o
crescimento econômico, mas neste sentido é necessário a implementação de políticas
energéticas específicas que estimulem o crescimento, como também o respectivo uso
eficiente (GELLER, 2003; GOLDEMBERG E VILLANUEVA, 2003).
A importância da energia para a sociedade, depende necessariamente do estágio e
do modelo de desenvolvimento em que ela está inserida. Ainda segundo Goldemberg e
Moreira (2005), o papel determinante da energia tende a ser mais importante em países em
desenvolvimento, onde a infra-estrutura e diversos setores da economia estão em formação.
Já nas etapas mais avançadas do desenvolvimento, o consumo de energia aumenta abaixo
do crescimento do PIB porque as atividades econômicas que mais crescem são as
industriais de alta tecnologia e os serviços, onde o consumo de energia é menor em
comparação as indústrias de transformação e manufatura.
A demanda crescente de energia devido ao crescimento econômico mundial exerce
uma forte pressão para ampliar a oferta de energia disponível, principalmente como já
mencionado, nas economias em desenvolvimento. Com uma visão voltada para o
desenvolvimento econômico, mas sem grandes efeitos que levam a prejuízos ambientais, a
literatura internacional apresenta diversos casos de sucesso. Inicialmente Sachs (2005), faz
um amplo debate a respeito do uso de energia, o desenvolvimento mundial e as relações
com o petróleo e seus derivados. Discute abertamente, que existe uma mudança em curso
para substituir as fontes principais da matriz energética mundial, basicamente devido a três
fatores: a) queda na produção e o aumento do custo do petróleo e derivados; b) questões
geopolíticas (sucessivas guerras no Oriente Médio); c) problemática ambiental e emissão
27
de GEE. No caso brasileiro, Sachs (2005) lembra que, apesar de ter alcançado a auto
suficiência, o País tem um grande potencial na substituição do petróleo e derivados pelo
uso dos biocombustíveis, inclusive para geração de energia elétrica.
Jean-Baptiste e Ducroux (2003) apresentam o exemplo da França de ampliar a
oferta de energia sem necessariamente aumentar a emissão de CO2. Através do
planejamento energético e de políticas públicas práticas em oferecer energia através de
novas tecnologias que utilizam o conceito de “carbon-free power”, isto é, produzem
energia sem emissões diretas de CO2 na atmosfera. Já Stefano (2000), mostra também o
potencial de economia de energia em prédio público, além dos benefícios indiretos na
redução de CO2, chegando a até 10% nas emissões da Universidade de Melbourne. Em
Nilssen (2003) também é destacado o conflito entre o desenvolvimento econômico e o
aumento de demanda de energia, que após suprir as necessidades básicas, se reflete
diretamente no aumento de conforto e na qualidade de vida para a população.
Neste sentido, vale a pena destacar o conceito de Usinas Virtuais (NOGUEIRA,
2007), no qual através de PEE, é possível reduzir a demanda energética equivalente a
diversas usinas, que neste caso, não precisariam ser construídas, já que houve uma
racionalização no consumo e redução de demanda. Portanto, além de evitar os custos
financeiros elevados na construção de novas usinas elétricas para ampliar a oferta de
energia, os PEE podem ser considerados como aplicação direta do conceito “carbon-free
power”, trazendo benefícios para a problemática ambiental e de mudanças climáticas.
Em complementação, um estudo solicitado pelo Governo Britânico chamado de
Relatório Stern (STERN, 2006) indica que, em conjunto com a problemática de oferta de
energia, as mudanças climáticas podem afetar seriamente o desenvolvimento econômico
dos países. Esta relação, energia – mudanças climáticas – desenvolvimento, pode ser
observada na figura 3.1, onde é apresentado que a maior parte das emissões de GEE são
devido ao uso de energia (petróleo e derivados, industriais entre outros).
28
Figura 3.1 – Emissões mundiais de GEE por tipo de fonte para o ano 2000.
(fonte: Stern, 2006).
Ainda segundo Stern (2006), o problema das mudanças climáticas poderá
desenvolver a reforma de sistemas energéticos ineficientes e eliminar os subsídios
energéticos causadores de distorções de mercado e que custam atualmente aos governos de
todo o mundo cerca de US$ 250 bilhões por ano. Por outro lado, se nenhuma ação for
tomada no sentido de reduzir as emissões de GEE, como por exemplo, através de PEE e/ou
na mudança da matriz energética mundial (substituição do petróleo), é estimada uma perda
média de 5 a 10% do PIB global e nos países mais pobres (África e América Latina) os
custos podem ser superiores a 10% do PIB, além dos riscos para a saúde da população e
impactos significantes ao meio ambiente. Somente com o prejuízo econômico direto, como
a quebra de safras agrícolas, desastres naturais, perdas em serviços de turismo etc, os
custos seriam da ordem de trilhões de dólares para os próximos 100 anos (STERN, 2006).
3.2. O PROCEL
Durante as décadas de 1970 e 1980, as crises no setor do petróleo, que elevaram
significativamente os custos deste produto no mercado internacional, criaram a percepção
de escassez no Brasil, justificando os investimentos no aumento da produção de petróleo
nacional, em conservação e na maior eficiência no uso dos seus derivados e na
29
diversificação de fontes alternativas de energia (JANNUZZI et al, 2004; NOGUEIRA,
2007).
Deste modo, o Governo Federal criou em 1981 o programa Conserve, que tinha
como objetivo estimular a conservação e substituição de óleo combustível na indústria,
sendo esta a primeira ação na direção da conservação de energia no Brasil. Nesta etapa, os
ganhos obtidos de economia foram significativos para o óleo combustível, mas na verdade,
ocorreu uma transferência do consumo de derivados de petróleo, para o setor elétrico,
devido ao intenso uso de energia elétrica para geração térmica. Logo, o crescimento da
demanda por energia elétrica passou a pressionar a capacidade de oferta do setor, que já
estava em crise financeira (JANNUZZI et al, 2004).
Segundo Jannuzzi et al (2004) e Nogueira (2007), diante desta perspectiva, a
estratégia adotada pelo Governo Federal foi de implementar uma política de conservação
de energia elétrica, que resultou na criação do Programa Nacional de Conservação de
Energia Elétrica – Procel no ano de 1985, sob a coordenação da Eletrobrás. Esta ação foi a
primeira iniciativa sistematizada de promoção do uso eficiente de energia elétrica no Brasil
até então. É conveniente destacar que, anteriormente ao Procel, em 1984, já existiam as
ações do Programa Brasileiro de Etiquetagem – PBE, coordenado pelo Instituto Nacional
de Metrologia, Normalização e Qualidade Industrial (Inmetro), mas o PBE é voltado para a
avaliação do desempenho de equipamentos energéticos e não para a economia de energia
junto ao consumidor final, como é o caso do Procel.
Ainda do ponto de vista de estímulo para a criação do Procel, Geller et al (1998)
apresentam que, o Brasil manteve um forte crescimento na demanda de energia nas
décadas de 1970 e 1980, muito superior aos países pertencentes à Organização para a
Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE). Entretanto, ao longo dos anos os
custos de geração se tornaram cada vez mais altos, estimulando políticas públicas
nacionais para o uso racional de energia.
Ao longo dos mais de 20 anos de criação, o Procel passou por várias fases,
incluindo sua estagnação nos anos de 1990 e 1991. Já na primeira metade dos anos 1990, o
Procel se limitava a ações em sistemas de iluminação, através da distribuição de LFC para
a população, estimulando a substituição das LI. Após este período, outras ações foram
realizadas, como contatos com instituições internacionais, criação de grupos de trabalho
para apoio técnico e definições de diretrizes de longo prazo. Já nos ano de 1999 a 2002, o
Procel ofereceu suporte técnico da Agência Nacional de Energia Elétrica (Aneel) para a
30
análise, aprovação e cumprimento dos programas de combate ao desperdício, com a
utilização de 1% da receita anual das concessionárias (JANNUZZI et al, 2004).
Outro ponto relevante é que a Eletrobrás desde o princípio do Procel sempre teve a
preocupação de melhorar a compreensão das ações do programa através de uma
abordagem de mercado, valendo-se de ferramentas de divulgação em massa para o
desenvolvimento de estratégias de mudança de hábitos do consumidor brasileiro (POLLIS
et al, 1999). O objetivo era de identificar e analisar continuamente os principais setores
críticos, analisar o mercado consumidor e conhecer melhor os hábitos de uso da população
entre outros.
Segundo a avaliação da Eletrobrás (ELETROBRÁS, 2006a), desde a sua
implantação, o Procel proporcionou uma economia total de energia estimada de 21.753
GWh e uma redução de demanda na ponta de 5.839 MW, o que equivale à energia elétrica
necessária ao atendimento de cerca de 12,7 milhões de residências durante o período de um
ano ou à energia fornecida por uma usina hidrelétrica com aproximadamente 5,1 GW de
capacidade. Em termos de redução de custos financeiros, os investimentos evitados para o
sistema elétrico brasileiro foram da ordem de R$ 15 bilhões. Através da metodologia
utilizada atualmente pela Eletrobrás (maiores detalhes no capítulo 5), em 2005 (ano-base
deste estudo), as ações no âmbito do Procel contribuíram para uma economia de energia de
2.158 GWh e uma redução de demanda no período de ponta de 585 MW. Estes valores de
energia economizada são equivalentes a uma usina hidrelétrica com capacidade de 518
MW, representando investimentos evitados para o setor elétrico da ordem de R$ 1,8 bilhão.
Uma das principais ações do Procel é o sub-programa chamado Selo Procel de
Economia de Energia, ou simplesmente Selo Procel (figura 3.2a). Este sub-programa tem
por objetivo oferecer ao consumidor no ato da compra, informações de produtos que
apresentam os melhores níveis de eficiência energética dentro de cada categoria (ar
condicionado, LFC, aquecedores de água entre outros). Para fazer uso do Selo Procel, o
fabricante do equipamento deve atender aos critérios estabelecidos no Regulamento do
Selo Procel, no qual a sua adesão é voluntária (ELETROBRÁS, 2006b) e não compulsória
como em programas internacionais semelhantes em outros países (GELLER, 2003;
BIRNER E MARTINOT, 2005; CARDOSO, 2008).
31
(a)
(b)
Figura 3.2 – Selo Procel (a) utilizado em equipamentos que atenderam os requisitos de eficiência A do PBE (b). (fonte: adaptado de Eletrobrás, 2006b)
Ainda segundo Eletrobrás (2006b), para utilizar a marca do Selo Procel, além das
especificações técnicas mínimas exigidas do PBE, o fabricante ou importador deverá
comprovar, através de ensaios nos laboratórios referenciados pela Eletrobrás, que o
produto, no caso específico de LF, atende as seguintes especificações:
� as LFC ou LFCirc deverão possuir classificação “A” no processo do PBE
(tabela 3.1);
� possuir uma vida útil declarada mínima de 6.000 horas.
32
Tabela 3.1 Índices de eficiência luminosa mínima exigida nas LFC e LFCirc para o uso do Selo Procel, classificação A do PBE. (fonte: Eletrobrás, 2006b).
Outros projetos internacionais semelhantes ao Procel e que contam com o apoio do
Global Environment Facility (GEF), são apresentados em Birner e Martinot (2005) e Tibi e
Ramahi (2005). Como destaque em iluminação, são apresentados os projetos realizados no
México, através de subsídios na venda de LFC para população de baixa renda, Tailândia
com a distribuição de 900 mil LFC e diversos outros países, como na Palestina, Polônia,
Argentina, Peru, Hungria, África do Sul etc, onde foram criados certificados de eficiência
energética para fabricantes de lâmpadas e derivados (tabela 3.2).
Tabela 3.2 – Características de alguns projetos internacionais semelhantes ao Procel (fonte: elaboração do autor, a partir de: Birner e Martinot, 2005 e Tibi e Ramahi, 2005).
País Alguns benefícios após o projeto
México - Redução no custo das LFC em 30% para o mercado
Tailândia - Etiqueta para LFC e LFCirc
- Ampliação do mercado de LE de 40% para 100% imediatamente após o projeto
Polônia
- Redução no custo das LFC em 34% para o mercado
- Fortalecimento de fabricantes locais de LFC e LFCirc
- Ampliação do mercado de LE de 12% para 20%
Palestina - Redução no consumo de energia em torno de 60 kWh.ano-1
- redução na emissão de CO2 equivalente de 5.800 kg de carvão
Outros países - Certificado oficial do GEF na LFC e LFCirc como padrão de qualidade em eficiência.
33
Vale destacar que, somente nos projetos do México, Polônia e Tailândia, a
economia de energia estimada foi de 3.500 GWh (BIRNER E MARTINOT, 2005).
3.3. O RELUZ
O Programa Nacional de Iluminação Publica Eficiente – ReLuz é também um sub-
programa do Procel para o caso particular da iluminação pública – IP. Criado em 2000, o
ReLuz tem metas programadas até o ano de 2010 (FRÓES et al, 2005). Anteriormente,
outros programas de modernização da IP já vinham sendo realizados, onde se pode
destacar a substituição dos lampiões a óleo por lampiões a gás até as modernas e mais
eficientes lâmpadas de Vapor de Sódio, utilizadas atualmente.
A redução de potência obtida através do ReLuz, com a substituição por lâmpadas
mais eficientes, é extremamente positiva ao sistema elétrico brasileiro, pois parte do
período de operação dos sistemas de IP coincide com a ponta da curva de carga do sistema
elétrico nacional (19h – 21h). Além da redução na demanda de ponta, o ReLuz também se
justificativa pela redução de consumo de energia na substituição de IP já existente. No caso
da expansão do sistema de IP, já são instaladas diretamente as LE, trazendo também um
consumo evitado de energia. Desta forma, a eficiência energética na IP tem benefícios
diretos na melhoria das condições operativas do sistema elétrico nacional, além de também,
existirem benefícios indiretos, já que as lâmpadas mais modernas trazem um melhor
conforto visual e mais qualidade na vida noturna nas cidades atendidas pelo ReLuz
(ELETROBRÁS, 2006a; FRÓES DA SILVA, 2006). Outros benefícios também podem ser
considerados, como o bem estar da população, o melhor uso em praças e espaços de lazer,
a importância para redução de acidentes automobilísticos, principalmente em avenidas e
rodovias de grande movimento, a influência na questão da criminalidade e destaque ainda
para a arquitetura das cidades, estimulando o comércio e o turismo (LOPES, 2002).
Do ponto de vista histórico, ações da Eletrobrás e posteriormente através do ReLuz,
promoveram a redução de 328.576 pontos de IP que utilizavam lâmpadas incandescentes
de 200W em 1985 para aproximadamente 60 mil em 2005. Estas lâmpadas incandescentes
de 200W foram substituídas por vapor de mercúrio de 80W ou por vapor de sódio de 50W
(FRÓES DA SILVA, 2006). A partir da crise de energia do ano de 2001, a necessidade de
implementação e posterior ampliação do ReLuz tornou-se ainda mais evidente pelas suas
principais características: a) redução de demanda no horário de ponta; b) redução no
34
consumo de energia total. Atualmente, o ReLuz tem investimentos previstos da ordem de 2
bilhões de reais até 2010, para substituição de 5 milhões de lâmpadas e a expansão de 1
milhão de novos pontos da rede de IP (ELETROBRÁS, 2006a).
Para 2005, ano-base deste trabalho, a IP representou cerca de 3,2% do consumo
total de energia elétrica, equivalente ao consumo de 10,3 TWh.ano-1 e a uma demanda de
ponta de 2.150 MW (ELETROBRÁS, 2006a). Com aproximadamente 13 milhões de
pontos de iluminação, a participação da IP em relação à demanda é mais expressiva do que
em relação ao consumo de energia elétrica, pois os sistemas de IP também operam no
horário onde há maior solicitação do sistema elétrico nacional (FRÓES DA SILVA, 2006).
Logo, a participação da IP na demanda do sistema elétrico brasileiro é mais representativa
do que no consumo da energia elétrica, no qual o ReLuz permite a redução da demanda
elétrica, da redução de custos para a demanda, além dos custos evitados com a economia
de energia.
Considerando o bom funcionamento do sistema, a IP opera basicamente no período
noturno, isto entre o pôr e o nascer do Sol, já que são raros os escurecimentos diurnos
suficientes para que os sistemas sejam acionados. Conforme já observado anteriormente,
devido às diferença de latitude, estações do ano e condições climáticas, o horário de
operação varia para cada região, mas por praticidade, a resolução da Aneel nº 456 (ANEEL,
2000) adotou a cobrança por 360 horas mensais, equivalentes a doze horas diárias de
funcionamento (para meses com 30 dias) e um total de 4.320 horas no ano.
Como primeira aproximação para melhoria do cálculo do tempo de utilização da IP,
Fróes da Silva (2006), destaca que o documento do Comitê de Distribuição CODI-05-01,
de 1984, da Associação Brasileira de Distribuidores de Energia Elétrica (Abradee),
apresenta que é possível estabelecer um horário médio que compense as variações das
estações do ano. O documento recomenda a utilização da média diária de 12 horas na
determinação do consumo para efeito de faturamento, equivalente a 4.380 horas anuais, um
pouco acima da resolução da Aneel nº 456.
3.4. LEGISLAÇÃO EM EFICIÊNCIA ENERGÉTICA
Dentro da expectativa de eficiência energética no Brasil e como instrumento legal
nacional, foi criada a Lei nº 10.295 de 17 de Outubro de 2001, que trata da Política
Nacional de Conservação e Uso Racional de Energia (BRASIL, 2001a e 2001b). Esta lei
35
estabelece que todos os equipamentos deverão respeitar níveis mínimos de eficiência e
representam um importante marco em termos das ações de política pública capaz de
intensificar o sucesso dos programas desenvolvidos pelo Procel e pelo Conpet (HADDAD,
2005).
Chamada também de Lei de Eficiência Energética, ela é peça fundamental para
garantir contínuo aperfeiçoamento tecnológico dos equipamentos comercializados que
consomem energia elétrica no País. Entretanto, como apresentado em Haddad (2005), a
aplicação dessa lei tem sido lenta e conseqüentemente, os benefícios em se incorporar
equipamentos mais eficientes têm sido reduzidos. Os recursos para pesquisa e
desenvolvimento deveriam ser canalizados para garantir a adoção de índices mais
vantajosos de redução de consumo e os índices de desempenho energético poderiam
também ser mais elevados.
Ainda segundo Haddad (2005), a consolidação da Lei nº 10.295 deverá ter como
conseqüências diretas e indiretas os seguintes pontos:
� Excluir do mercado brasileiro os equipamentos menos eficientes
energeticamente;
� Fomentar o aumento da competitividade industrial brasileira;
� Reduzir o consumo de energia ao longo do tempo, dentro dos equipamentos
atendidos e conseqüentemente reduzir os gastos para o consumidor final;
� Estimular o desenvolvimento de novas tecnologias, através da produção de
equipamentos mais eficientes energeticamente;
� Desenvolver ações para a redução dos impactos sócio-ambientais através da
racionalização de energia em equipamentos.
Goldemberg e Lucon (2007) afirmam que ações de eficiência energética, baseados
na adoção de padrões mínimos, além de estimularem o setor de serviços, reduzem a
poluição e evitam o consumo desnecessário das reservas de energia.
Anteriormente a legislação de 2001, através do Procel, já foi possível implementar
diversas ações que estabeleceram ganhos energéticos, mesmo sem adotar
compulsoriamente padrões mínimos de eficiência. As medidas de conservação com os
maiores impactos quantitativos, foram as de promoção de iluminação mais eficiente,
através do ReLuz e a substituição para LFC e LFCirc, ambas de forma voluntária.
Entretanto, Nogueira (2007) destaca que, independente da legislação em vigor, o uso de
equipamentos mais eficientes não exclui a recomendação de utilizar da forma mais
36
eficiente, ou seja, reduzir o uso sem necessidade. Cita, por exemplo, que a adoção de uma
LFC substituindo uma LI, mantida acesa em um local onde pode ter o uso de iluminação
natural, evidentemente não significa uma economia de energia.
Em relação a outras experiências internacionais em eficiência energética, vale
destacar que o uso de padrões mínimos em equipamentos elétricos é muito utilizado em
outros programas de eficiência energética pelo mundo. No Japão e nos Estados Unidos,
ações que elevam continuamente estes padrões, considerando que são tecnicamente e
economicamente viáveis, proporciona aos fabricantes um avanço de tecnologia na
produção e conseqüentemente no uso de eletroeletrônicos mais eficientes pela população,
comércio e indústria (GELLER et al 2006; ROSENQUIST et al 2006).
Entretanto, diversos estudos na literatura internacional destacam a necessidade de
atualização nos padrões de eficiência energética para equipamentos, devido ao
desenvolvimento tecnológico. Rosenquist et al (2006) apresenta um estudo, no qual é
realizada uma atualização nos padrões de eficiência energética para equipamentos
(residencial e comercial), com ganhos maiores no uso de refrigeradores, iluminação e ar
condicionado, respectivamente, demonstrando um real benefício na atualização dos
padrões mínimos de eficiência.
Já Saidel e Alves (2003), destacam que nos países integrantes da OCDE, as
políticas de eficiência de energia implementadas são também baseadas em regulamentos
restritivos, além de divulgação de informação para população, criação de assimetrias de
mercado, programas de empréstimo ao setor e associação do governo com empresas
privadas. Também fazem algumas observações pontuais de casos de sucesso, que poderiam
ter aplicação no Brasil, como por exemplo, o modelo de etiquetagem utilizado no Japão
nos diversos produtos que possuem os padrões mínimos de eficiência.
Entretanto, no caso do Brasil, para determinar os padrões eficientes mínimos para o
consumo sem comprometer a produção industrial e o atual nível de conforto da população,
tornou-se importante considerar uma maior racionalização em toda a cadeia energética,
através da mudança de hábitos de consumo, além de considerar uma ampliação da
participação de fontes alternativas de energia na matriz energética brasileira.
37
3.5. TECNOLOGIA E CONSERVAÇÃO DE ENERGIA
Até hoje, nenhumas das transições energéticas foram motivadas pela falta ou
esgotamento de uma fonte de energia. De modo resumido, a história da humanidade pode
ser apresentada como a história da produção e alocação econômica, orientada pelas
chamadas “eras” energéticas, nas quais à identificação de uma nova fonte de energia com
qualidades superiores e custos inferiores era o agente de mudança (SACHS, 2007). A
passagem da energia de biomassa para carvão e posteriormente ao uso intenso do petróleo
e gás natural é um exemplo desta mudança.
Ainda segundo Sachs (2007), o que diferencia a atual revolução energética é que,
até o momento, não se identificou qual será a nova fonte de energia, isto é, que traga
vantagens econômicas, ambientais e técnicas em relação ao petróleo e seus derivados.
Nesta perspectiva, os processos de racionalização do uso de energia ganham força, já que
para realizar o planejamento energético a médio e longo prazo é necessário informações
sobre os recursos energéticos disponíveis e é exatamente esta indefinição e falta de
tendência mundial que influenciam a disponibilidade destes recursos. Sem informações
confiáveis, os grandes investidores tendem a evitar os riscos associados ao
desenvolvimento de projetos que adotam outras fontes de energia (solar, eólica ou
biomassa), fortalecendo novamente o uso eficiente dos sistemas energéticos atuais e que já
estão em operação.
Como estratégia para conservação energética, classificar as perdas de energia dos
sistemas atuais é interessante para discriminar os meios para promover sua redução
(NOGUEIRA, 2007), mas no caso do Procel, esta é importante identificar exatamente qual
é o consumo evitado devido às ações do programa. Paralelamente, também é essencial
estabelecer os mecanismos de fomento à eficiência energética, a saber:
� Desenvolvimento tecnológico: novos processos e novos equipamentos que
permitam reduzir as perdas de energia;
� Hábitos de consumo (comportamento): mudanças de hábitos e padrões de
consumo, com redução da demanda de energia sem alterar o parque de
equipamentos.
Destes mecanismos de fomento, o desenvolvimento tecnológico está diretamente
relacionado aos investimentos em pesquisa e inovação na área de eficiência energética, já
que este é um dos pilares para aplicar as melhores tecnologias e desenvolver processos.
38
Stern (2006) destaca que, muitas das tecnologias, que melhoram a eficiência no uso da
energia ou com baixa emissão de CO2, têm atualmente seus custos elevados em
comparação a alternativas que usam os combustíveis fósseis, por exemplo. Entretanto, ao
longo dos anos, os custos das novas tecnologias são reduzidos com o uso em grande escala
e com pesquisas contínuas no desenvolvimento de materiais e processos. Na figura 3.3,
temos uma visão simplificada do comportamento destes custos com o respectivo uso das
tecnologias, no qual a partir do ponto A é possível realizar substituição de tecnologia com
ganhos econômicos diretos.
Figura 3.3 – Curva de custo marginal no desenvolvimento de novas
tecnologias na produção de energia. (fonte: adaptação de Stern, 2006).
Em Jannuzzi (2005), é discutido a reforma que o setor elétrico brasileiro sofreu na
última década, que inclui os processo de privatizações e a criação de agências reguladoras
no final do século passado. Destaca que o grande desafio para o Brasil, além de manter o
crescimento econômico, está no planejamento e nas oportunidades para aumentar a
eficiência energética na matriz elétrica brasileira, através dos programas de Pesquisa e
Desenvolvimento – P&D.
Após estas reformas e por determinação do Governo Federal, sob o
acompanhamento da Aneel, desde 1999, as empresas concessionárias de energia elétrica
começaram a ampliar os orçamentos em projetos de P&D através de PEE, que tem
orientado a aplicação entre 0,25 e 1% da Receita Operacional Líquida das concessionárias
de energia em PEE (ANEEL, 2006 e 2005a). Mesmo com o fluxo descontínuo de recursos,
39
estes projetos criaram um novo mercado de negócios (empresas de consultoria) e de postos
de trabalho voltados para a racionalização de energia.
Nos Estados Unidos, por exemplo, os recursos para P&D na área de eficiência
energética chegaram a US$ 7 bilhões no ano de 1999 (GELLER et al 2006). Apesar de
alguns dos resultados de P&D demorarem alguns anos para uma aplicação, estes mesmos
programas nos Estados Unidos, Japão e na Europa trouxeram um ganho significativo na
redução do consumo de energia, principalmente após os anos 1970, com a crise do petróleo.
Suas aplicações vão desde o desenvolvimento de novos eletrodomésticos, com um
significativo avanço tecnológico, até a divulgação de ações de conservação de energia em
residências. Nos países da OCDE, as políticas de eficiência energética estão mais voltadas
para aumentar a eficiência de energia de edifícios, eletrodomésticos, veículos e operações
industriais.
Em um estudo elaborado pela Agência Internacional de Energia (AIE), é
demostrado que para cada dólar investido em conservação de energia, existe uma
economia de dois dólares em sistemas de geração e distribuição energética (IEA, 2006),
demonstrando claramente as vantagens econômicas na racionalização de energia.
Outra questão relevante no desenvolvimento tecnológico e conservação de energia
para o setor residencial é a ampliação do conforto e o aumento da qualidade de vida da
população. Clinch e Healy (2001) demonstram os impactos dos programas de conservação
de energia em uma residência na Irlanda, utilizando um modelo de custo-benefício. São
apresentados os diversos benefícios na conservação de energia que, além da economia nas
contas de energia residencial, destaca a redução indireta de emissões de GEE (menor
demanda de energia), impactos na saúde (eficiência nos sistemas de calefação residencial)
e de conforto para os habitantes.
3.6. EFICIÊNCIA ENERGÉTICA E PRESPECTIVAS FUTURAS
Segundo Geller et al (2004), o atual Governo Federal coloca como prioridade o uso
eficiente de energia, através de ações como o Procel e de resoluções da Aneel, mas destaca
que até 2010, a demanda de energia poderia ser reduzida em até 12,5% se políticas
públicas de conservação de energia, incentivo a fontes alternativas (biomassa, PCH e
eólica) e planejamento junto ao setor energético fossem mais bem implementadas.
40
Já Geller et al (2006) e Goldemberg e Lucon (2007), argumenta que nos países
pertencentes a OCDE, se não fossem os programas de conservação de energia, eles
utilizariam cerca de 49% de energia a mais a partir do ano de 1998 (figura 3.4).
Figura 3.4 – Consumo de energia real e o uso hipotético sem reduções de consumo das 11 nações
da OCDE, após a ações de PEE. (fonte: MME, 2006c, com informações de Geller et al 2006).
Em Almeida et al (2001), são apresentados diferentes cenários para o potencial de
conservação de energia elétrica no setor residencial brasileiro para o ano de 2020 (figura
3.5). Baseados em características previamente discutidas, o consumo de iluminação no
setor residencial pode variar entre 10% e 39% do total de consumo de energia em uma
residência, dependendo das linhas de ações de conservação energética, sendo que no ano
de 2005 estava em 24% (MME, 2006a). Outro exemplo discutido deste potencial neste
artigo, está no uso de eletrodomésticos mais eficientes, que poderia cortar o consumo
global de eletricidade no setor residencial em quase 30%.
41
Figura 3.5 – Perspectivas de diferentes cenários de conservação de energia para o Brasil até o
ano de 2020. (fonte: MME, 2007, com informações de Almeida et al, 2001).
Já no planejamento oficial do Governo Federal, através dos Planos Decenais de
Expansão de Energia Elétrica – PDEE para 2006-2015 (MME, 2006b) e 2007-2016 (MME,
2007), o tratamento dado à eficiência no uso da energia estabelece uma dinâmica de
aumento de eficiência, denominada “progresso autônomo”. A tendência positiva deste
progresso é devida às ações inerentes a cada setor (residencial, comercial/ público e
industrial) e conseqüentemente do que se pode chamar de substituição tecnológica, que é
motivada por: a) término da vida útil do equipamento; b) por pressões de mercado ou
ambientais; c) programas e medidas de conservação energética em vigor.
Outro ponto relevante ao PDEE 2007-2016 é considerar que, a partir de 2012, irá
ocorrer uma ampliação da eficiência energética, através da criação de novos programas e
ações específicas, orientadas para determinados setores. Estas ações podem refletir
políticas públicas, voltadas para o que pode ser chamada de conservação ou eficiência
energética induzida (MME, 2007).
Com o objetivo de estabelecer a conservação de energia elétrica obtida pelo
chamado progresso autônomo, definido no PDEE, foi utilizado como base a evolução da
energia útil e a da energia final em cada setor e por tipo de uso (força motriz, aquecimento
e refrigeração, calor de processo e iluminação). Portanto, o resultado de energia
economizada pelos PEE do PDEE é um conjunto da conservação correspondente ao
42
progresso autônomo e da conservação induzida considerada após 2012. Como resultado do
planejamento de longo prazo, o Governo Federal espera chegar à um valor total de energia
conservada em torno de 15.639 GWh no ano de 2016, cerca de 2,7% do consumo total de
eletricidade projetado para o referido ano (figura 3.6). Paralelamente, temos os mesmo
valores, mas apresentados com a divisão de energia conservada por setor (figura 3.7). Já na
figura 3.8, são apresentados as perspectivas baseados nos cenários de projeção do PDEE
para o consumo residencial (MME, 2007).
Figura 3.6 – Perspectivas de energia conservada do PDEE, para os anos de
2011 e 2016. (fonte: MME, 2007).
Figura 3.7 – Perspectivas de energia economizada do PDEE, dividido por setores
até o ano de 2016. (fonte: MME, 2007).
43
Figura 3.8 – Retrospectiva e perspectivas do consumo residencial (kWh.mês-1) do PDEE, até o ano de 2015 considerando cenários com aumento de eficiência energética. (fonte:
MME, 2006b).
Como exemplo de um estudo mais antigo, vale a pena mencionar o trabalho
desenvolvido pela Associação Brasileira da Industria de Iluminação (Abilux) em 1995
(ABILUX, 1995). Neste trabalho, foi destacado que, se o Brasil substituísse todas as LI
utilizadas na época por LF em todos os setores (residência, comercial/ público e industrial)
e se fossem utilizadas lâmpadas de vapor de sódio na rede de IP, a economia de energia
seria de 12.000 MWh.ano-1.
Outra visão mais recente sobre as perspectivas de conservação energética no Brasil
é apresentada em WWF (2007), onde é proposta a criação de leilões de eficiência
energética, ou seja, seria determinada uma certa quantidade de energia a ser conservada
(ou energia economizada) e a sua respectiva comercialização. Como apresentado no
próprio relatório, esta é uma maneira alternativa de viabilizar, através do próprio mercado,
a implementação de medidas que reduzem o consumo de energia. Outro ponto de forte
destaque é a Lei de Eficiência Energética, que deve ter sua implementação priorizada, por
meio de aprovação acelerada de padrões de desempenho energético para equipamentos
com índices mais agressivos de redução de consumo. Já em relação ao Procel e do PBE, o
relatório destaca que é necessário manter a continuidade destes programas e a
44
disseminação de informações atualizadas sobre tecnologias de energia e maneiras mais
eficientes de sua utilização.
Ainda em WWF (2007), é apresentado um modelo de substituição de LI para LFC
de 20W, já que o fluxo luminoso (lm) é semelhante e equivale a uma LI de 90W a 100W.
É demonstrado que neste caso, o retorno do investimento (pay-back) é de curto prazo
(menor que seis meses) e o custo para conservar a energia elétrica é muito atraente, pois a
substituição para LFC de 20W, o consumidor obterá uma economia de energia
considerável em sua residência sem perder a qualidade da iluminação e o conforto visual.
Outro bom exemplo do potencial de eficiência energética no Brasil é o uso do Selo
Procel nos equipamentos para refrigeração que atualmente estão entre os maiores
consumidores de energia no setor residencial. Desde 1995, o Selo Procel qualifica os
melhores produtos (classificação A do PBE) e orienta os consumidores a adquirir
refrigeradores e freezers que apresentem as maiores eficiências. Como resultado direto
desta ação em refrigeradores, a evolução da eficiência chegou a uma redução de 20% no
consumo médio de energia, que passou de 400 para 320 kWh.ano-1 entre 1995 a 2005
(figura 3.9), no caso dos refrigeradores de uma porta (NOGUEIRA, 2007 e NOGUEIRA et
al, 2007b; CARDOSO, 2008).
Figura 3.9 – Consumo total de energia elétrica do parque de refrigeradores e freezers no
Brasil e o efeito do Selo Procel na economia de energia desde 1995 (fonte: Nogueira, 2007).
45
3.7. CLIMA E ENERGIA
Uma das principais barreiras encontradas pelos órgãos governamentais, não
governamentais, investidores e empresas ligadas ao setor de energia é a falta de
informações confiáveis sobre a real economia de energia dos PEE, que permitam avaliar
concretamente os riscos associados a fatores climático-ambientais envolvidos nos projetos.
Na literatura internacional, a maior parte das pesquisas nesta área estão
concentradas nos impactos da demanda de energia correlacionados à demanda térmica, isto
é, no uso de ar condicionado, tanto no setor residencial, como comercial e industrial. Por
exemplo, Lam (1998) demonstra que o consumo de energia em Hong Kong chega a dobrar
durante o verão devido ao condicionamento de ar nas residências.
Em outras pesquisas, são indicados os possíveis impactos do clima com o
crescimento ou redução no consumo de energia (SAUER, 1999; ALMEIDA et al, 2001;
SAILOR, 2001; GELLER et al 2004; PANÃO et al 2007; AYRES et al 2007). Entretanto,
o foco destas pesquisas também é voltado para a demanda térmica, nas quais as mudanças
na temperatura e a variação térmica devido à posição do Sol são os fatores principais. De
modo geral, os artigos científicos com estudos de outros países não consideram os
impactos da nebulosidade e insolação no consumo de energia devido à demanda de
iluminação. Este fato pode ser facilmente explicado, pois em latitudes médias e altas
(acima de 35º) os impactos no consumo de energia devido à demanda térmica (para
aquecimento no inverno e resfriamento no verão) são muito mais significativos do que em
países em latitudes mais baixas (abaixo de 30º), como no caso do Brasil, onde as casas não
possuem sistemas de calefação e o uso de ar condicionado é reduzido.
Já no Brasil, estudos que correlacionam a influência climática com a demanda de
energia elétrica no setor residencial ainda são limitados e voltados a questões
arquitetônicas, de demanda térmica (resfriamento) e, principalmente, à oferta de energia
por fontes alternativas (potencial eólico e energia solar).
Ghisi et al (2007), descrevem claramente a influência dos diferentes climas
brasileiros e os impactos no consumo de energia no setor residencial. Com o uso de um
método, chamado de zonas bio-climáticas (RORIZ et al, 2000 Apud GHISI et al, 2007), o
artigo investiga os impactos nos uso final de energia em chuveiros elétricos, ar
condicionado, geladeiras e outros eletrodomésticos. Para os sistemas de iluminação, Ghisi
et al (2007) demonstram que os valores percentuais do consumo de energia em uma
residência podem variar entre 8–15% durante o verão e cresce para 11–19% durante
46
inverno, quando é destacada a menor disponibilidade de luz do dia. Estes percentuais
também variam em função da cidade (latitude) e da localização dentro da zona bio-
climática utilizada.
Utilizando o conceito de sazonalidade, Oliveira et al (2000) conclui que a
compreensão da sazonalidade energética brasileira passa principalmente pela variação da
temperatura média das regiões. Entretanto, conforme apresentado no artigo, o impacto da
temperatura sobre o consumo de energia elétrica não é simétrico e nem homogêneo, pois
são as temperaturas extremas que afetam diretamente o consumo. Outra informação
relevante é que ocorre um crescimento no consumo de energia causado pelo uso de alguns
eletrodomésticos específicos em determinadas faixas extremas de temperatura (tabela 3.3),
sejam altas (quentes) ou baixas (frias).
Tabela 3.3 – Correlações entre faixas de temperatura e aumento no consumo de energia elétrica no setor residencial (fonte: elaboração do autor, a partir de Oliveira et al, 2000).
Condições térmicas Correlação com o consumo de energia
Justificativa
Temperatura (quente) + positiva
(consumo aumenta)
Uso de ar condicionado e ventiladores
Temperatura (fria) - negativa
(consumo aumenta)
Uso intenso de aquecedores e chuveiros elétricos
Ainda em Oliveira et al (2000), também são apresentados diversos estudos
internacionais que discutem a sazonalidade do consumo de energia elétrica nos domicílios
norte-americanos, onde é utilizada a temperatura como variável explicativa desta
sazonalidade, lembrando que este trabalho considera o consumo total da residência, com
demanda elétrica e térmica. Outro ponto relevante apresentado em Oliveira et al (2000) é a
desagregação por região, que permite captar diferenças regionais causadas por fatores
climáticos, hábitos de consumo, desenvolvimento industrial regional, nível de renda da
população entre outros indicadores. Com base nestes resultados, Oliveira et al (2000)
sugere que outros aspectos, além da variação de temperatura, devem ser considerados,
como por exemplo, os impactos de outras variáveis climáticas e dos hábitos de consumo
nas regiões de grande concentração populacional.
Outras iniciativas apresentadas na literatura nacional, como o projeto Swera e
Sonda (MARTINS et al, 2005 e 2007) e o Atlas Solarimétrico do Brasil (TIBA et al, 2000
e 2004; TIBA, 2003), são extremamente importantes para o mapeamento das potenciais
47
aplicações no uso de fontes de energias alternativas, já que a energia solar tem uma
participação incipiente na matriz energética brasileira. Entretanto, estes trabalhos estão
voltados para o uso das informações climáticas pelo lado da oferta de energia, sem
estabelecer correlações com os impactos na demanda devido às características climáticas.
Outra linha de pesquisa bastante comum em artigos científicos é a aplicação do
conceito de iluminância no planejamento de projetos arquitetônicos (LI E LAM, 2000;
MARTINS et al, 2004; KRARTI et al, 2005; LI et al 2006). Nestas pesquisas, a posição do
Sol e outras características arquitetônicas como as faces do edifício em relação às
coordenadas geográficas ganham destaque no planejamento de prédios e nas construções
modernas. Neste caso, o objetivo é de melhorar a eficiência energética como um todo, não
somente em iluminação e condicionamento de ar, mas principalmente no planejamento
interno de ambientes e de decoração.
Vale destacar que, a iluminação diurna (ou o uso da luz natural) oferece enormes
oportunidades de conservação de energia quando aplicada a conceitos de arquiteturas
eficientes em residências e na otimização da IP. Martins et al (2004) apresentam um
método empírico que considera a iluminância para a determinação da duração da noite em
comparação aos limiares definidos pelas normas da Associação Brasileira de Normas
Técnicas (ABTN). A ABNT estabelece parâmetros para IP por meio da norma brasileira
NBR-5123 (Relé fotelétrico e tomada para iluminação – Especificação e método de ensaio),
no qual são definidos os valores de iluminância recomendados para que o sistema de IP
entre em operação (tabela 3.4).
Tabela 3.4 – Valores de iluminância estabelecidos para o funcionamento da IP. (fonte: elaboração do autor, a partir de Martins et al, 2004).
Descrição Alvorada (Lux) Ocaso (Lux)
NBR-5123 80 20
Martins el al, 2004 20 14
Para Martins et al (2004), o tempo total de uso da iluminação artificial é
determinado pela NBR e pelo método empírico. No artigo, é destacado, sem indicar
valores, que o impacto na redução dos gastos com energia elétrica na IP pode ser bastante
elevado, devido a um melhor dimensionamento nos horários de acionamento e
desligamento das lâmpadas.
48
Ainda existem na literatura outros trabalhos que correlacionam iluminância com o
ângulo de elevação do Sol, entretanto estas relações não consideram a cobertura de
nebulosidade e a sua respectiva redução na insolação. Sem considerar esses efeitos no
tempo de iluminação, a interpretação dos dados pode estar equivocada devido: a) uma
redução da iluminância em decorrência da absorção e espalhamento da radiação solar pelas
nuvens; b) um incremento na quantidade de luz que atinge a superfície decorrente da
reflexão da radiação solar pela base das nuvens quando o Sol está próximo do horizonte.
Nos dois casos, o tempo de iluminação artificial seria afetado podendo sofrer um
incremento ou uma redução no tempo total.
3.8. ILUMINAÇÃO NATURAL VS ARTIFICIAL
Devido à promoção da racionalização de energia, tem-se estimulado as boas
práticas de projeto arquitetônico com o uso de iluminação natural, aplicado na eficiência
energética de edificações e também no conforto visual. O uso da luz natural durante o dia
claro contribui significativamente para a redução do consumo de energia elétrica, melhoria
do conforto visual e bem-estar dos ocupantes, principalmente em edificações comerciais.
Do ponto de vista arquitetônico, a luz natural possui uma variabilidade e qualidade
mais agradável que o ambiente iluminado pela luz artificial. Janelas e outras aberturas
proporcionam aos ocupantes o contato visual com o mundo exterior e permitem também o
relaxamento do sistema visual pela mudança das distâncias focais. A presença da luz
natural, além de trazer uma economia real no uso da iluminação artificial (financeiros e
operacionais), pode garantir uma sensação de bem-estar e um relacionamento com o
ambiente maior no qual estamos inseridos (LAMBERTS et al, 1992; CHRISTOFFERSEN
et al, 1998).
Atualmente, projetos arquitetônicos já consideram o uso da luz natural como
referência em novas construções. Alguns exemplos são descritos em Ferraz (2004), que
apresenta a mudança de tendências na arquitetura nacional, que utilizava padrões norte-
americano e europeu. O artigo demonstra que aos poucos a arquitetura com traços de país
tropical vai ganhando força no Brasil. Edificações como a de shoppings, já estão sendo
projetadas ou reformadas para aproveitar ao máximo a luz natural. O objetivo na hora de
projetar shoppings até a década de 1990, era de estimular o consumo, mas este modelo
favoreceu a construção de shoppings com pouca iluminação natural e uma grande
49
necessidade de ar-condicionado. Como exemplo desta mudança, Ferraz (2004) menciona a
reforma de um shopping no estado de São Paulo, com um novo modelo arquitetônico. Os
administradores comemoraram a queda no consumo de energia elétrica, pois as novas
instalações consomem cerca de 25% menos energia se comparada à área antiga. Ainda
existem outros trabalhos relacionados que poderiam ser citados, como Gourlart et al,
(1998), que destaca a importância das condições climáticas na construção de edificações.
Entretanto, a metodologia apresentada está mais focada na construção da edificação e
aplicações em conforto térmico.
Já do ponto de vista da eficiência luminosa, no capítulo que descreve sistemas de
iluminação da Standard 90.1 (ASHRAE, 1999), existe uma limitação em descrever o uso
da potência da iluminação interna em W.m-2, e a eficiência da iluminação externa em
eficiência luminosa (lm.W-1). Ainda são apresentadas várias exceções para diversos usos
especiais em ambientes internos e externos, como vitrines de lojas, salas de hospitais,
monumentos históricos e ainda requisitos obrigatórios nos sistemas de controle da
iluminação em função da área do ambiente.
Leal e Tiba (2006) demonstram uma relação entre a irradiação solar e a iluminância
a fim de definir o melhor uso da luz natural ao invés da luz artificial. Com a aplicação de
um modelo empírico, que correlaciona a irradiação solar horária, com a iluminância, obtém
o valor correspondente à região vizinha, isto é, com as mesmas similaridades climáticas e
geográficas. Entretanto, esta linha de pesquisa mostra que os dados de irradiação no Brasil
são escassos e os dados observados de iluminância são ainda mais raros (TIBA et al.,2004;
LEAL E TIBA, 2006). Logo, a alternativa proposta para esta situação é a estimação
mediante o uso de outras variáveis meteorológicas mais comuns e disponíveis na
localidade de interesse.
Outros trabalhos, como Perez et al. (1990) e Alados et al. (1996), propõem métodos
numéricos e empíricos mais complexos, utilizando coeficientes de regressão múltipla para
determinação da eficiência luminosa natural. Nestes trabalhos, são considerados os usos
mais eficientes da iluminação natural em prédios comerciais, reduzindo a carga elétrica
relacionada à iluminação artificial. Contudo, para a elaboração de projetos que utilizem a
iluminação natural é necessária a obtenção de dados referentes a iluminância e à irradiação
solar de cada região, para que seja possível determinar o nível de contribuição de
iluminação natural e a correspondente redução no consumo de energia elétrica.
Em relação à regulamentação internacional sobre o uso de iluminação artificial,
Brotas e Wilson (2002) afirmam que, em Portugal, não existe um regulamento específico,
50
mas somente referências em regulamentos de outras áreas que condicionam e influenciam
o acesso da iluminação aos edifícios. No caso português, os cálculos de iluminação são
normalmente baseados em condições de céu encoberto, mas existem regiões onde as
condições atmosféricas são predominantemente de céu aberto (sem nuvens), portanto a
componente da luz natural não poderia ser excluída.
Brotas e Wilson (2002) mostram também que, com um céu encoberto, o Sol é
invisível à superfície, mas existe luminosidade do céu Já em um céu encoberto,
considerado padrão de céu Standard, a iluminância varia conforme o ângulo do ponto em
relação ao zênite8, sendo independente da posição do Sol, mas para as mesmas altitude e
azimute9. Mostra ainda que os cálculos utilizando este tipo de distribuição usualmente
consideram uma iluminância difusa horizontal em torno de 10.000 lux e que a iluminância,
no caso de céu limpo, varia em termos do ângulo de altitude e azimute.
Como exemplo, na figura 3.10, é apresentado um cálculo teórico de iluminância
global, através de um software chamado “Radiance” para a cidade de Lisboa (Portugal). É
observado que em um céu encoberto a quantidade de luz que chega à superfície é muito
inferior do que com céu claro (sem nuvens), sendo que em termos práticos a utilização de
um ou de outro céu para cálculos de iluminação natural em edificações tem conseqüências
diretas em todo projeto do sistema de iluminação artificial. Logo, o grande desafio está em
estabelecer uma correlação entre variação da iluminação natural e o uso de luz artificial.
Figura 3.10 – Iluminância global teórica (em Lux) em um plano horizontal com diferentes
característica de céu do software Radiance, para Lisboa durante o solstício de verão (fonte: Brotas e Wilson, 2002).
8 Zênite: ponto no qual a vertical ascendente de um lugar encontra a esfera celeste. 9 Azimute: ângulo entre um plano, por onde se move um corpo celeste, que contém o eixo vertical de um referencial de um observador e o plano do meridiano na origem da observação (fonte: adaptado Roditi, 2005).
51
Vale destacar que, a qualidade e a quantidade de iluminação em um ambiente, bem
como escolher adequadamente a fonte de luz natural ou artificial, é em alguns aspectos
subjetivo e varia conforme o indivíduo, a hora do dia e outros fatores contextuais. O
emprego preferencial da luz natural permite as pessoas maior tolerância à variação do nível
de iluminação. Entretanto, existe no Brasil a adoção da Norma Brasileira – NBR 5413,
estabelecida pela ABNT, que define os níveis mínimos de iluminância para cada ambiente
de trabalho de modo a permitir o conforto visual. Estes níveis são apresentados na tabela
3.5, a seguir:
Tabela 3.5 – Especificações de iluminância por tipo de atividade definida pela NBR 5413 (fonte: elaboração do autor, a partir de Costa, 2006).
Faixa ABNT Iluminância (lux) Tipo de atividade
20 – 50 Áreas públicas com arredores escuros
50 – 200 Recintos não usados para trabalho
contínuo, depósitos. A
Iluminação geral para áreas de tarefas visuais simples
200 – 500 Tarefas com requisitos visuais limitados, trabalho bruto de maquinaria, escritórios.
500 – 1.000 Tarefas com requisitos visuais normais. B
Iluminação geral para área
de trabalho 1.000 – 2.000 Tarefas com requisitos especiais, gravação
manual, inspeção, indústria de roupas.
2.000 – 5.000 Tarefas visuais exatas e prolongadas,
eletrônica de tamanho pequeno.
5.000 – 10.000 Tarefas visuais muito exatas, montagem de
microeletrônica.
C
Iluminação adicional para tarefas visuais difíceis
10.000 – 20.000 Tarefas visuais muito especiais, cirurgia.
52
CCAAPPÍÍ TTUULL OO 44:: DDAADDOOSS EE II NNFFOORRMM AAÇÇÕÕEESS
4.1. MESORREGIÃO E LATITUDE
As mesorregiões brasileiras são classificadas oficialmente pelo IBGE. Elas
representam uma subdivisão dos Estados brasileiros no qual existem similaridades sociais
e econômicas; ou seja, é uma divisão intermediária entre Estado e Município. Neste
trabalho, optou-se por desenvolver a metodologia com a menor subdivisão possível, pois o
objetivo era aperfeiçoar a analise dos dados da melhor forma possível. Entretanto, devido a
ausência de informações e dados mais precisos, isto é, em escala de municipal a melhor
aproximação encontrada foi a separação por mesorregião.
Para relacionar cada uma das 137 mesorregiões do Brasil com uma latitude fixa
padrão, foi utilizado o valor da estação meteorológica mais representativa da mesorregião.
Naturalmente, existiram mesorregiões que não possuíam estações meteorológicas que
atendiam os requisitos de dispor de dados de qualidade, logo se optou por trabalhar com
uma estação mais próxima possível, mesmo que esta não pertencesse àquela determinada
mesorregião. Houve também o caso, de uma mesma mesorregião possuir mais de 1 estação
meteorológica de qualidade, mas foi determinada apenas 1 estação por mesorregião,
descartando os demais estações. No anexo B, é apresentada a relação de todas as
mesorregiões e as respectivas estações meteorológicas escolhidas para as informações de
latitude e insolação solar.
4.2. NÚMERO DE DOMICÍLIOS BRASILEIROS
O número de domicílios eletrificados por mesorregião do Brasil foi estimado com
base nas informações sobre o número totais de domicílios pelo Censo 2000 (IBGE, 2000) e
53
pela Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílio – PNAD (IBGE, 2005). Através do
número de residenciais particulares estimados por mesorregião e pelo percentual de
eletrificação estadual residencial, foi determinado o número total de domicílios
eletrificados no País, portanto que utilizam lâmpadas elétricas.
O Censo 2000, disponibiliza o número de domicílios e eletrificação residencial
separadas por mesorregião. Já o PNAD 2005, apresenta apenas os valores totais, agregados
por estados da federação. Portanto, para estimar o número de domicílios eletrificados por
mesorregião no ano de 2005, foi necessário realizar uma projeção com base nos dados do
Censo de 2000 e com o crescimento médio de domicílios entre os anos 2000-2005,
divididos por estado e apresentados no PNAD 2005. No anexo A, são apresentados a
relação de todas as mesorregiões utilizadas, número de domicílios em 2000, crescimento
residencial no período de 2000-2005, número de domicílios estimados por mesorregião
para o ano 2005 e o percentual de eletrificação das residenciais utilizado.
4.3. FORMAÇÃO DO PARQUE DE LÂMPADAS
4.3.1. Setor residencial
O parque total de lâmpadas instaladas por mesorregião no setor residencial, que
inclui as LI, LFT, LFC e LFCirc, foi determinado com base nas informações do número de
domicílios eletrificados no Brasil e no número de lâmpadas instaladas por domicílios
(equação 4.1).
No estudo solicitado pela Eletrobrás e realizado pela Pontifícia Universidade
Católica do Rio de Janeiro (PUC-RJ), com título: “Pesquisa de Posse de Equipamentos e
Hábitos de Uso: Ano base 2005” (ELETROBRÁS, 2007a e 2007b), foi estimado o número
de lâmpadas por domicílio no Brasil, separadas por regiões.
ikii k
ik .LDNPLPL137
1
4
1total ==∑∑
= = (4.1)
onde:
PLtotal = parque de lâmpadas total no Brasil (unidades);
PLik = parque de lâmpadas na mesorregião “i” e por tipo “k” (LI, LFT, LFC ou
LFCirc);
Nik = número de domicílios eletrificados estimados na mesorregião “i”;
54
LDik = número de lâmpadas por domicílio, na mesorregião “i” e por tipo “k” (LI,
LFT, LFC ou LFCirc);
Na tabela 4.1, estão os valores estimados para o número de lâmpadas por domicílio
no Brasil. Estes dados são essenciais para determinar a formação do parque de lâmpadas e
assim estabelecer a linha de base de comparação do MDC.
Tabela 4.1 – Número de lâmpadas por domicílio separadas por regiões do Brasil no ano de 2005 (fonte: elaboração do autor, a partir de Eletrobrás, 2007a e 2007b).
Região LFT/dom. LFC + LFCirc/dom.
LI/dom. Total lâmpadas por domicílio
Sul 1,9 3,4 2,8 8,1
Sudeste 1,0 2,3 5,4 8,7
Centro-Oeste 1,1 3,0 4,3 8,4
Norte 2,9 2,1 1,9 7,9
Nordeste 1,1 3,5 3,1 7,7
Apenas como complementação e validação da pesquisa realizada para o ano de
2005, Geller et al (1998), menciona que um estudo de 1988 apresenta que Brasil possuía
em média de 9 lâmpadas por domicílio, no qual 26% eram de algum tipo de lâmpada
fluorescente, basicamente LFT.
4.3.2. Iluminação pública
Nos relatórios anuais de avaliação do ReLuz, a Eletrobrás disponibiliza somente a
relação dos Estados e municípios atendidos, sem apresentar a localização precisa dos
pontos substituídos ou expandidos individualmente. Portanto, para estimar o número de
pontos substituídos ou expandidos no ReLuz 2005 por mesorregião, foi realizada uma
distribuição matemática (soma e produto) com base no números de cidades atendidas por
mesorregião.
No anexo J, é apresentado o número de cidades atendidas, com as respectivas
estimativas de pontos substituídos ou expandidos utilizados neste trabalho.
4.4. INSOLAÇÃO SOLAR
55
A insolação solar é ser uma variável meteorológica observada diretamente e utiliza
um instrumento chamado Heliógrafo Stokes-Campbell (figura 4.1a). O instrumento é
composto de uma esfera de vidro, que suspensa em um suporte permite que os raios solares
(incidência direta no aparelho) sejam focados sobre um tira de cartolina colada sob um
suporte (figura 4.1b), de modo que o intenso calor do Sol (foco sob a tira) queime
progressivamente a tira ao longo do dia, desde que não haja nebulosidade capaz de
interromper a incidência de luz sobre o instrumento (INMET, 1999; DHN, 2003;
VAREJÃO-SILVA, 2005). Como a tira de cartolina possui uma escala de tempo, é
possível determinar o número de horas da insolação solar diariamente.
Ao realizar observações nos valores diários de insolação, durante 30 anos, é
possível obter a climatologia de insolação solar, ou seja, os valores podem ser
disponibilizados como médias diárias ou mensais para uma determinada localização.
(a)
(b)
Figura 4.1 – Heliógrafo Stokes-Campbell (a) e os diferentes modelos da tira de cartolina (b), utilizado para observar os valores de insolação solar diária. (fonte: elaboração do autor, a partir de foto da Estação Meteorológica do IAG/USP e imagem adaptada de
Inmet, 1999).
Conforme apresentado em Tiba et al (2000), a queima da tira de cartolina no
Heliógrafo ocorre quando a radiação solar direta supera o limite entre 100 e 200 W.m-2, já
que existe uma dependência da localização geográfica do instrumento, do tipo de papel
utilizado, entre outras variáveis. Entretanto, quando o instrumento está adequadamente
instalado e sob as condições corretas de operação, o limiar para a queima da tira está em
120 W.m-2. Logo é possível estabelecer correlações entre a insolação e a radiação solar
diária com erros relativamente baixos.
A publicação “Normais Climatológicas – 1961-1990” (INMET, 1992) do Instituto
Nacional de Meteorologia (Inmet) e o Banco de Dados do Atlas Solarimétrico do Brasil
56
(TIBA, 2003), oferecem os valores climáticos de observações em mais de 200 estações
meteorológicas espalhadas pelo Brasil. Entretanto, vale destacar que estas estações
meteorológicas são classificadas como Estações Sinóticas de Superfície e fazem parte da
rede mundial de observação da Organização Meteorológica Mundial (OMM), portanto
possuem uma numeração internacional (relação completa no Anexo B).
Em Tiba et al (2000), são apresentados mapas com a insolação solar incidente no
Brasil, resultante da interpolação da série de dados do Inmet e também de alguns outros
pontos complementares. Desta forma, foi possível elaborar um Atlas da insolação média
para cada mês do ano e para valores médios anuais (figura a seguir).
Figura 4.2 – Média anual da insolação solar (em horas) para o Brasil. (fonte: Aneel,
2005b, com informações de Tiba et al, 2000).
57
Como a insolação solar é uma medida observada, também é dependente das
condições do céu, como nebulosidade, presença de nevoeiros, poluição etc. Portanto, para
uma mesma latitude (com a mesma duração do dia astronômico, conforme descrito acima),
ainda existem variações dos valores médios de insolação para o Brasil, como pode ser
observado na figura 4.2. Por exemplo, a maior parte do Brasil está localizada relativamente
próxima da linha do Equador, mesmo assim existem grandes diferenças entre os valores
para os estados da região Norte (5 horas) e Nordeste (8 horas). Contudo, a maioria da
população brasileira e das atividades socioeconômicas do País se concentra nos estados
mais distantes do Equador, principalmente na região Sudeste (ANEEL, 2005b).
4.5. OBSERVAÇÃO DO TEMPO DE UTILIZAÇÃO NA ILUMINAÇÃ O PÚBLICA
Através de um projeto realizado pela Concessionária de Energia Elétrica, Light
Serviços de Eletricidade S.A., foi observado os dados diários de tempo de utilização na IP
na cidade do Rio de Janeiro, entre abril de 2005 e agosto de 2006. De forma geral, o
projeto realizou medições em pontos específicos do município, durante um período de 12
meses, de modo a contemplar todos os meses do ano. A cidade do Rio de Janeiro foi
dividida em 6 pequenas regiões, onde havia uma estação de medição em cada (QUADROS,
2006a e 2006b).
Segundo Quadros (2006a e 2007), cada dos pontos de medição, eram compostas
basicamente de 3 relés (um novo eletrônico, um novo mecânico e um meia-vida mecânico),
no qual eram registrados os tempos exatos de acionamento e desligamento de cada relé,
assim como o nível de lumens em que cada um operou. Desta forma, os resultados
observados diariamente por cada estação eram consolidados mensalmente, apresentando
um tempo de utilização médio na IP para cada mês do ano. Na figura 4.3, são apresentados
os valores em comparação ao tempo de utilização da IP, com 3 indicadores diferentes,
sendo a legislação da Aneel, dados teóricos (considerando somente o noite astronômica,
devido a latitude) e TU médio observado para todas os pontos de medição do projeto, onde
é possível observar a sazonalidade bem característica entre o verão e inverno.
58
Figura 4.3 – Tempo de utilização na IP, médio observado na cidade do Rio de Janeiro, teórico astronômico e pela resolução da Aneel. (fonte: adaptação de Quadros, 2006a).
Com os dados de TU médio mensal disponível para os 12 meses do ano, foi
possível determinar de forma empírica o ajuste na relação entre o TU na IP e com os
valores de insolação solar médio, chamado de Fator de Correção do TU (β), que será
descrito em maiores detalhes no Capítulo 5 (metodologia).
Por ser um valor empírico, este ajuste é uma aproximação, inicialmente válida
somente para a cidade do Rio de Janeiro, já que em outras mesorregiões do Brasil
apresentam característica no TU da IP diferentes. Dos 6 pontos de medidas da Light, o
ponto localizado no centro do Rio de Janeiro é o mais próximo da Estação Meteorológica
do Inmet, também localizada no centro, portanto foram usados somente os dados deste
ponto do projeto da Light.
Utilizando a equação 5.23, foi determinado o valor do Fator de Correção do TU (β),
para a IP, como apresentado na tabela 4.2 e utilizado posteriormente na metodologia.
59
MêsTU Estação Centro (em décimos hora)
Cálculo do Fator Beta (mensal)
Jan 10,75 -0,005
Fev 12,28 0,194
Mar 11,55 -0,054
Abr 13,12 0,098
Mai n.d. n.d.
Jun 16,53 0,588
Jul 13,80 0,117
Ago 13,97 0,221
Set 13,60 0,203
Out 12,80 0,182
Nov 11,75 0,114
Dez 12,12 0,180
0,167Beta médio ( βC)
Tabela 4.2 – Tempo de utilização da estação Centro do projeto da Light e cálculo do fator βC para IP, mensal e médio anual. (fonte: elaboração do autor, a partir de Quadros, 2007).
60
CCAAPPÍÍ TTUULL OO 55:: MM EETTOODDOOLL OOGGII AA
Neste capítulo, será revista a metodologia utilizada pelo Procel/Eletrobrás no ano
de 2005 e apresentada de forma detalhada o Método por Demanda Climática na economia
de energia por iluminação.
Através de uma abordagem sequencial, são discutidas as premissas para o MDC e
as considerações na estimativa do tempo de utilização, considerando os efeitos de latitude e
do clima e as respectivas economias de energia e a redução na demanda de ponta, tanto
para a iluminação residencial quanto para a pública.
5.1. MÉTODO PROCEL/ELETROBRÁS
5.1.1. Procel na iluminação residencial
Anualmente, a Eletrobrás realiza uma avaliação dos resultados do Procel para todos
os equipamentos que recebem o selo. Para a iluminação, é realizada uma análise da
economia de energia devido a difusão e uso de tecnologia com lâmpadas mais eficientes
para todos os setores do mercado (residencial, comercial/ público e industrial).
A metodologia para o ano de 2005 utilizada pela Eletrobrás na avaliação de
economia de energia atribuída ao Selo Procel na iluminação tem as seguintes premissas
básicas (ELETROBRÁS, 2006a):
� valores de economia de energia totais, em escala nacional e contabilizados
para um ano;
� o número do parque de lâmpadas e dado pelas vendas anuais de lâmpadas
eficientes (LFC e LFCirc.);
� uso de uma redução média de potência – RMP;
61
� tempo de utilização fixo (horas de uso) para cada tipo de lâmpada ao longo
do ano;
� parte da economia de energia é um percentual das vendas que foram
estimuladas pelo Selo Procel (Fator Procel – FP).
O cálculo da estimativa de economia de energia atribuída ao Selo Procel é obtido
utilizando a expressão abaixo:
PN.RMP.TU.FEE= (5.1)
onde:
EE = economia de energia (Wh.ano-1);
N = número estimado de LE em uso no ano (unidades);
RMP = redução média de potência de consumo das LE (W);
TU = tempo de utilização das LE (horas por ano);
FP = fração assumida como tendo sido estimulada pelo Procel.
A estimativa de redução da demanda de ponta – RDP é determinada pela seguinte
equação:
FPN.RMP.FCP.RDP= (5.2)
onde:
RDP = redução de demanda de ponta (W);
N = número estimado de LE em uso no ano (unidades);
RMP = redução média de potência de consumo das LE (W);
FCP = fator de coincidência de ponta (%);
FP = fração assumida como tendo sido estimulado pelo Procel.
O número de LE em uso no ano, é determinado pelos dados de importação destas
lâmpadas através de informações oficiais do Ministério do Desenvolvimento, Industria e
Comércio Exterior (MDIC) fornecidos pelo Sistema AliceWeb10.
Quanto aos demais parâmetros utilizados pelo método Procel/Eletrobrás, segue a
descrição na tabela abaixo:
10 Sistema AliceWeb: banco de dados on-line com informações públicas de importação e exportação do Brasil, mantido pela Secretaria de Comércio Exterior do MDIC, disponível através do website: <http://aliceweb.desenvolvimento.gov.br/>.
62
Tabela 5.1 – Dados utilizados como parâmetros nos cálculos de EE e RDP no Método Procel/Eletrobrás (fonte: elaboração do autor, a partir de Eletrobrás, 2006a).
Item Unidade LFC LFCirc
Participação nas vendas % no ano 95 5
Vendas em 2005 unidades 61.424 x 103 3.233 x 103
Potência média na substituição de LI para LE
W 60 para 15 75 para 22
RMP W 45 48
FCP % 70 (ou 0,7) 70 (ou 0,7)
TU hora.ano-1 / hora.dia-1
2.190 (por ano) ou 6 (por dia)
1.500 (por ano) ou 4,1 (por dia)
FP % 20 (ou 0,2) 20 (ou 0,2)
É importante destacar que o Método Procel/Eletrobrás não considera o parque total
de LE no mercado brasileiro, isto é, as LE que foram vendidas em anos anteriores, mas que
continuam em uso no mercado não são contabilizadas, mesmo proporcionando economia
de energia. O método leva em consideração um percentual das vendas do ano em estudo.
Outro ponto é o fato do Procel não considerar nos resultados para iluminação o uso das
LFT, pois apesar de ser uma LE, elas não recebem o Selo Procel e também não são
avaliadas pelo PBE do Inmetro.
5.1.2. ReLuz e iluminação pública
A Eletrobrás, a partir do ReLuz, tem incentivado a apresentação de projetos pelas
Concessionárias de Energia Elétrica e pelos municípios brasileiros para melhoria e
expansão da IP. Assim como para o Selo Procel para iluminação, a Eletrobrás também
realiza anualmente uma avaliação dos resultados utilizando o Método ReLuz/Eletrobrás
(ELETROBRÁS, 2006a).
Entretanto a metodologia, como será descrita a seguir, é bastante diferente do Selo
Procel para iluminação. Esta diferença se deve basicamente à forma na contagem no
número de LE e também no cálculo da redução de potência devido à substituição.
Para o cálculo da EE no ReLuz é utilizada a seguinte equação:
IP2211 )].TUR(P-)RN.[(PEE ++= (5.3)
onde:
63
EE = economia de energia (Wh.ano-1);
N = número de pontos de IP substituídos no ano (unidades);
P1 e R1 = potencia das lâmpadas (P) e do reator (R) substituídos (W);
P2 e R2 = potencia das lâmpadas (P) e do reator (R) eficientes (W);
TUIP = tempo de utilização das lâmpadas na IP (horas).
No Método ReLuz/Eletrobrás, o tempo de utilização na IP não é uma variável
observada, apesar de ser um dos principais fatores na EE em IP. São utilizados valores
constantes, conforme apresentados na tabela 5.2:
Tabela 5.2 – Tempo de utilização na IP, utilizados nos cálculos de EE no Método ReLuz/Eletrobrás (fonte: elaboração do autor, a partir de Eletrobrás, 2006a).
TUIP Horas por ano Horas por dia
Tempo de utilização na IP 4.380 12
A redução de demanda de ponta no ReLuz, é definida pela equação:
IP2211 )].FCPR(P-)RN.[(PRDP ++= (5.4)
onde:
RDP = redução de demanda de ponta (W);
N = número de pontos de IP substituídos no ano (unidades);
P1 e R1 = potencia das lâmpadas (P) e do reator (R) substituídos (W);
P2 e R2 = potencia das lâmpadas (P) e do reator (R) eficiente (W);
FCPIP = fator de coincidência de ponta na IP.
Como as lâmpadas na IP operam basicamente no período noturno, o que coincide
com o período de ponta do Sistema Elétrico Brasileiro, o FCPIP é igual a 1,0
(ELETROBRÁS, 2006a). Outro ponto relevante é que o Método ReLuz/Eletrobrás
considera nos cálculos da EE e da RDP, cada uma das substituições realizadas (lâmpadas
individualmente; ponto a ponto), ou seja, não são utilizados valores médios na redução de
potência, já que o ReLuz é implementado por meio das Concessionárias de Energia
Elétrica. Portanto, as concessionárias são as responsáveis pelo repasse das informações
precisas para a Eletrobrás através de relatórios de acompanhamento, segundo os contratos
de gestão estabelecidos com a Eletrobrás e os municípios (ELETROBRÁS, 2004).
64
5.2. PROPOSTA DO MÉTODO POR DEMANDA CLIMÁTICA
O Método por Demanda Climática – MDC se enquadra dentro das premissas do
PIMVP, isto é, a avaliação da EE através da comparação entre o consumo de energia
elétrica considerando um cenário padrão (ou linha de base) e o consumo após a
implementação do PEE (MILANEZ et al, 2001). Na figura 5.1 temos uma apresentação
esquemática do conceito utilizado no MDC.
Figura 5.1 – Visão esquemática do MDC (fonte: elaboração do autor, com
adaptação de Cardoso, 2008).
Naturalmente, a linha de base do MDC é um mercado fictício, no qual o parque de
lâmpadas seria formado pela totalidade de LI, no uso de lâmpadas compactas e por uma
pequena parcela de LFT que já esta estabelecida no mercado no ano de 2005. A diferença
de consumo de energia entre a linha de base e o mercado real e potencial estimado
(formado também por LFC e LFCirc.) é o que corresponde ao valor de economia de
energia atribuída ao uso de tecnologias eficientes, sendo, por sua vez, uma parcela desta
economia atribuída ao Selo Procel.
Como características básicas gerais, o MDC tem:
� desagregação por mesorregiões (total de 137);
� desagregação por meses do ano (total de 12);
� inclusão dos efeitos de latitude (variação do dia claro astronômico) e das
condições climáticas (insolação solar) no tempo de utilização das lâmpadas
e nos respectivos cálculos de economia de energia;
65
O grande desafio do método proposto está em estimar o parque e o tempo de
utilização das lâmpadas, desagregados por mesorregião e por mês do ano, já que a potência
média das lâmpadas pode ser obtida através de informações do Procel.
5.2.1. Iluminação residencial
De um modo simplificado, o consumo total de energia elétrica do País atribuída ao
setor de iluminação residencial é o produto entre o parque de lâmpadas (número total de
lâmpadas nas residenciais), a potência média das lâmpadas instaladas e o tempo de
utilização anual.
Para o setor residencial, além das características gerais listadas anteriormente, o
MDC ainda apresenta algumas características específicas:
� desagregação na contagem do tempo de utilização das lâmpadas que são
susceptíveis a variações externas (de latitude e clima) e das lâmpadas não
susceptíveis, que usam tempo de utilização constante ao longo do ano;
� estimativa do parque total de lâmpadas em uso baseada em dados do
PNAD/IBGE (número de domicílios) e pesquisa de posse de equipamentos
e hábitos de uso (ELETROBRÁS, 2007a e 2007b) com a estimativa do
número de lâmpadas médio por domicílio;
� uso do mesmo percentual das vendas que foram estimuladas pelo Selo
Procel (Fator Procel).
É conveniente destacar também que o MDC não incluiu efeitos de degradação de
desempenho das lâmpadas ao longo da vida útil, pois se acredita que esse efeito é mínimo,
pois muitas vezes o consumidor não identifica a perda no fluxo luminoso e como
conseqüência continua utilizando a lâmpada de mesma potência na próxima compra.
No caso dos percentuais de participação do mercado das LFC e das LFCirc, foram
utilizadas estimativas da própria Eletrobrás (ELETROBRÁS, 2006a) para obtenção destes
percentuais de uso destas lâmpadas no País. Na tabela 5.3, vemos os demais parâmetros
utilizados no MDC.
66
Tabela 5.3 – Dados utilizados como parâmetros no MDC (fonte: elaboração do autor).
Item Unidade LFC LFCirc
Participação no mercado % no ano 95 5
Potência média na substituição de LI para LE
W 60 para 15 75 para 22
RMP W 45 48
FCP % 70 (ou 0,7) 70 (ou 0,7)
TU hora.ano-1 / hora.dia-1
variável variável
FP % 20 (ou 0,2) 20 (ou 0,2)
As lâmpadas foram estimadas e classificadas por tipo e fornecidos pela “Pesquisa
de Posse de Equipamentos e Hábitos de Uso: Ano base 2005” (ELETROBRÁS, 2007a e
2007b). Estes dados são essenciais para determinar a formação do parque de lâmpadas no
País e assim estabelecer a linha de base no consumo de energia elétrica para comparação
no MDC.
a) Determinação do tempo de utilização
Para determinar o tempo de utilização – TU ou horas de uso de uma lâmpada na
iluminação residencial para o MDC, o tempo foi desagregado em:
i) TU constante – TUcte
ii) TU variável – TUvar
A desagregação do TU em uma parte constante e uma variável, é uma forma de
dimensionar o uso das lâmpadas que são ou não susceptíveis as variações de latitude e
clima. Desta forma, com objetivo de estabelecer mecanismos de ajustes na parametrização
do MDC, também foi necessário estimar algumas outras propriedades que influenciam
diretamente o TU, sendo:
i) Fator de susceptibilidade da lâmpada (fator α) – é a porcentagem das
lâmpadas residenciais que são susceptíveis aos efeitos na variação de
latitude e clima. Como exemplo, as lâmpadas instaladas em um sótão ou
porão das residências, não são susceptíveis aos efeitos externos, logo o
seu TU diário é estimado como constante ao longo do ano. Portanto, se
temos um α = 0,7, logo 70% das lâmpadas residenciais são susceptíveis a
67
estas variações externas ao longo do ano, isto é possuem um TUvar e 30%
das lâmpadas tem o TUcte.
)TU
TU(1
cte
lsusceptíve não+=α (5.5)
onde:
TUsusceptível = tempo de utilização das lâmpadas residenciais susceptíveis as
variações de latitude e clima(horas);
TUcte = tempo de utilização constante das lâmpadas residenciais não susceptíveis
(horas);
ii) Fator de correção do TU (fator β) – representa a porcentagem do tempo
de uso das lâmpadas susceptíveis, que provocam consumo de energia
elétrica, isto é, apesar de existir a necessidade de iluminação, nem todas
as lâmpadas residenciais são utilizadas simultaneamente. Como exemplo,
têm-se as lâmpadas dos cômodos da uma residência (quarto, banheiro,
sala etc) que apesar da ausência de claridade não estão em uso naquele
exato momento, pois não existe demanda dos usuários.
Os valores estimados de α e β para os efeitos da latitude e do clima respectivamente
são apresentados na tabela a seguir:
Tabela 5.4 – Fator de Susceptibilidade (fator α) e Fator de Correção do TU (fator β) das lâmpadas residenciais em relação a variação de latitude e clima (fonte: elaboração do
autor).
Efeito α (alfa) β (beta) Características no setor residencial
Latitude 0,7 1,0 Representa que das lâmpadas susceptíveis (70%), todas ocasionam consumo imediato de energia
Clima 0,7 0,2 Representa que das lâmpadas susceptíveis (70%), 20% do tempo é que ocasiona consumo de energia
Por não haver disponível um levantamento mais detalhado dos domicílios
brasileiros, o fator de susceptibilidade das lâmpadas (α), foi considerado uma estimativa
68
teórica em que parte dos cômodos de uma residência utilizam iluminação independente das
condições externas, como sótão, porão, garagens, dispensas etc.
Em relação as estimativas do Fator de Correção do TU, seguem algumas
considerações: a) no efeito latitude, βL = 1, pois como não existem outros fatores de
influência, a variação de dia claro astronômico tem efeito imediato no consumo de energia
devido a iluminação; b) no efeito clima, βC = 0,2, pois a variação de insolação solar, seja
no nascer ou por do Sol ou mesmo durante o dia devido a nebulosidade, não provoca
consumo imediato de energia devido ao grau de iluminação natural. Desta forma, por não
dispor de dados empíricos, como no caso da IP (item 4.5) foi estimado este valor no
presente estudo.
Já para determinar o valor de TUcte , foi necessário realizar algumas outras
considerações, já que na literatura científica não existem muitos trabalhos que indicam o
TU no Brasil (seja constante ou variável) e a respectiva vida útil das lâmpadas.
Nos projetos com a participação do Global Environment Facility (GEF), são
apresentados especificações técnicas iniciais para o tempo de vida útil de uma LFC e
LFCirc de 6.000 horas (BIRNER E MARTINOT, 2005). Entretanto, como argumentado no
artigo, devido ao hábito de uso e outras características técnicas, foi constatado que o tempo
na realidade era duas vezes menor, com 3.000 horas. Já na tabela 5.5, vemos alguns dos
valores de TU das lâmpadas utilizados em outros estudos relacionados com iluminação
residencial.
Tabela 5.5 – Tempo de Utilização médio de lâmpadas no setor residencial, em horas por ano e horas por dia (fonte: elaboração do autor, a partir das referências indicadas).
TU em LI (horas por:)
TU em LFC (horas por:)
TU em LFCirc (horas por:)
Referência
ano dia ano dia ano dia
Jannuzzi e Santos, 1996 1.095 3 n.d. n.d.
Kazakevicius et al, 1999 1.460 4 1.460 4 1.460 4
Mahlia et al, 2005 1.533 4,2 1.533 4,2 1.533 4,2
Eletrobrás, 2006a n.d. 2.190 6 1.500 4,1
Eletrobrás, 2007c n.d. 1.460 4 730 2
Observação: n.d. = não disponível
Nas avaliações anuais da Eletrobrás, é conveniente destacar que, para o ano de
2006, após uma avaliação interna da equipe técnica do Procel com associações e
69
consultores do setor de iluminação e baseado nas novas informações da “Pesquisa de Posse
de Equipamentos e Hábitos de Uso” (ELETROBRÁS, 2007a e 2007b), foi constatado que
o TU estava super estimado na metodologia utilizada até o ano de 2005, portanto na
avaliação mais recente dos resultados do Procel, a Eletrobrás fez uma revisão nos valores
de TU para o cálculo de economia de energia (ELETROBRÁS, 2007c).
Neste trabalho, não é feita uma diferenciação nos TU das LI, LFT, LFC e das
LFCirc, optando-se por utilizar um valor padrão intermediário para o TUcte das lâmpadas
residências. Os valores adotados no MDC são apresentados na tabela a seguir:
Tabela 5.6 – Tempo de utilização constante para lâmpadas residenciais adotadas no MDC, usados nos cálculos de EE (fonte: elaboração do autor).
TUcte Horas por ano Horas por dia
Tempo de utilização constante 1.000 2,74
Um dos fatores diferenciais no MDC está em determinar o tempo de utilização das
lâmpadas, como uma variável em função do efeito de latitude e das condições climáticas.
Para isso, foi escolhida para cada uma das 137 mesorregiões diferentes do Brasil, uma
estação meteorológica com a série climatológica mais longa de dados e com a melhor
representação geográfica da mesorregião, com a sua respectiva latitude. Deste modo, temos
a informação das coordenadas geográficas para cálculos do TUvar com efeito latitude e
dados de insolação solar para o efeito clima.
b) Tempo de utilização – Efeito Latitude (TUL)
Para determinar o TU considerando efeito latitude para lâmpadas susceptíveis e não
susceptíveis, temos a seguinte equação:
lsusceptívelsusceptíve não TUTUTUL += (5.6)
onde:
ctelsusceptíve não TU).1(TU α−= (5.7)
)).Td12(TU.(TU ctelsusceptíve Lβα −+= (5.8)
70
Portanto, considerando que βL = 1 e generalizando para todas as mesorregiões,
meses do ano e substituindo os termos, temos a equação principal para determinar o TUL:
))Td(12.(TU).TU-(1TUL ijctecteij −++= αα (5.9)
onde:
TULij = tempo de utilização devido ao efeito da latitude na mesorregião “i” e mês
do ano “j” (horas);
α = fator de susceptibilidade devido ao efeito latitude;
βL = fator de correção do TU no efeito latitude;
TUcte = tempo de utilização constante das lâmpadas residenciais (horas);
Tdij = duração média mensal do dia claro astronômico na mesorregião “i” e no
mês “j”, dado pela equação 2.3 (horas);
12 = duração média anual do dia claro (dia padrão em horas)
No caso do efeito latitude, vemos que o TUsusceptível é uma função da diferença de
um dia claro médio anual de 12 horas (padrão) e do dia astronômico médio mensal, sendo
este um termo positivo ou negativo na equação do TUL, dependendo da época do ano.
Portanto, é essa diferença no TUsusceptível que provoca o aumento ou a redução no consumo
de energia elétrica por iluminação.
c) Tempo de utilização – Efeito Clima (TUC)
Assim como o efeito latitude, o calculo do TU ponderado e considerando o efeito
do clima em uma lâmpada, é definido como:
lsusceptívelsusceptíve não TUTUTUC += (5.10)..
onde:
ctelsusceptíve não TU).1(TU α−= (5.11)
)).ITd().Td12(TU.(TU ctelsusceptíve CL ββα −+−+= (5.12)
Portanto, considerando que βL = 1 e generalizando para todas as mesorregiões,
meses do ano e substituindo os termos, temos a equação principal para determinar o TUC:
71
)).I(Td)Td12(.(TU).TU-(1TUC ijijijctecteij Cβαα −+−++= (5.13)
onde:
TUCij = tempo de utilização devido ao efeito clima na mesorregião “i” e mês do
ano “j” (horas);
α = fator de susceptibilidade devido ao efeito clima;
βC = fator de correção do TU no efeito clima;
TUcte = tempo de utilização constante das lâmpadas residenciais (horas);
12 = duração média anual do dia claro (horas);
Tdij = duração média mensal do dia claro astronômico, na mesorregião “i” e no
mês “j”, dado pela equação 2.3 (horas);
I ij = insolação solar média mensal na mesorregião“i” e mês “j”;
No caso do efeito clima, vemos que o TUsusceptível é uma função da diferença do dia
claro astronômico médio e da a insolação solar média no mês. Vale ressaltar que, diferente
do efeito latitude, onde pode ser reduzido o TUL, no efeito clima sempre irá provocar um
aumento no TUC, pois em termos climatológicos, sempre haverá fatores que reduzem a
insolação solar, como nebulosidade, nevoeiro/ névoa ou poluição. Isto é, ao longo do ano,
o valor de insolação solar (I), sempre será menor do que o dia claro astronômico (Td),
portanto a diferença será sempre positiva. Vale lembrar, que utilizando do Fator de
correção do TU, é uma parcela desta diferença (Td – I) que provoca o consumo de energia
elétrica no uso da iluminação, neste caso ajustado pelo valor de βC.
d) Economia de energia e redução na demanda de ponta
Diferentemente do Método Procel/Eletrobrás, o MDC irá avaliar somente a
economia de energia – EE na iluminação residencial, sem considerar o setor comercial/
público e industrial, pois é onde estão disponíveis os dados e informações mais confiáveis,
com o número de lâmpadas por domicílio, por exemplo.
Para o cálculo da EE, primeiramente é necessário determinar qual é o consumo de
energia – CE nos diferentes cenários, isto é: a) linha de base; b) consumo real estimado e b)
consumo potencial estimado, considerando por definição, que:
72
N.P.TUCE= (5.14)
onde:
CE = consumo de energia (Wh);
N = número estimado de lâmpadas em uso (unidades);
P = potência média das lâmpadas em uso (W);
TU = tempo de utilização da lâmpada (horas).
Logo, a economia de energia pode ser determinada pela diferença entre o consumo
de energia de cada cenário, sendo assim:
.FP)CECE(EE PEELB −= (5.15)
onde:
EE = economia de energia (Wh);
CELB = consumo de energia nos cenários linha de base (Wh);
CEPPE = consumo de energia no programa de eficiência energética(Wh);
FP = fração assumida como tendo sido estimulado pelo Procel.
Aplicando na equação 5.14 os 2 efeitos (latitude e clima), as 137 mesorregiões do
Brasil, os 12 meses do ano e os 4 tipos de lâmpadas (LI, LFT, LFC e LFCirc), temos a para
cada cenário o consumo de energia:
ijekiki j k
ijkze .TU.PNCECE137
1
12
12
4
1
==∑∑∑= = =
(5.16)
onde:
CEze = consumo de energia no cenário “z” (linha de base, real estimado ou
potencial estimado) e com efeito “e” (latitude ou clima);
CEijk = consumo de energia na mesorregião “i”, no mês “j” e efeito “e” (latitude
ou clima);
Nik = número estimado de lâmpadas em uso na mesorregião “i” e do tipo “k” (LI,
LFT, LFC ou LFCirc);
Pk = potência média das lâmpadas em uso do tipo “k”;
TUije = tempo de utilização da lâmpada na mesorregião “i”, no mês “j” e efeito
“e” (latitude ou clima).
73
Portanto, a economia de energia real estimada é dada pela equação 5.17 e a
economia de energia potencial estimada é dada pela equação 5.18, considerando cada
efeito (latitude ou clima) separadamente:
.FP)CECE(EE reallbtotalR −= (5.17)
.FP)CECE(EE potenciallbtotalP −= (5.18)
onde:
EEtotalR = economia de energia total, real estimada com efeito “e” (latitude ou
clima, em Wh);
EEtotalP = economia de energia total, potencial estimada com efeito “e” (latitude ou
clima, em Wh);
CElb = consumo de energia na linha de base (Wh);
CEreal = consumo de energia real estimado com efeito “e” (latitude ou clima, em
Wh);
CEpotencial = consumo de energia potencial estimado com efeito “e” (latitude ou
clima, em Wh);
FP = fração assumida como tendo sido estimulado pelo Procel.
O cálculo de EE é a diferença no consumo de energia, sendo este baseado no
parque de lâmpadas, nos dados de potência e no TU; desagregados por mesorregião do
País e pelo mês do ano. Vale ressaltar que, para estimar o consumo total de energia da
iluminação residencial, foi considerado o parque de LFT, o que não modifica os valores de
economia de energia, pois são utilizadas as diferenças entre os cenários, que utilizam o
mesmo parque de LFT.
Já para determinar a RDP total pelo MDC, utiliza-se:
RMP.FCP.FP.NRDPRDP137
1total i
ii ==∑
= (5.19)
74
onde:
RDPtotal = redução de demanda de ponta total, sob qualquer dos efeitos “e”
(latitude ou clima, em W);
RDPi = redução demanda de ponta na mesorregião “i” (W);
Ni = número de lâmpadas eficientes (LFC e LFCirc) na mesorregião “i”
(unidades);
RMP = redução média de potencia (W);
FCP = fator de coincidência de ponta;
FP = fração assumida como tendo sido estimulado pelo Procel.
5.2.2. Iluminação pública
Para a aplicação do MDC na IP, foi necessário realizar uma série de considerações
devido à ausência de alguns dados fundamentais para determinar o consumo da linha de
base e o consumo potencial. A falta de informações públicas e de fácil acesso do número
total de pontos de IP em funcionamento no País (separadas por município) e a respectiva
potência destas lâmpadas (separadas individualmente), são as grandes dificuldades para
estimar as curvas de consumo. Portanto, neste trabalho, foi estimado a economia real de
energia sem o consumo de linha de base, somente através da diferença de energia
consumida após a implantação do ReLuz no determinado ano, através de uma redução
média de potência. Conseqüentemente, também não serão estimados os consumos e nem a
economia potencial, devido à ausência de informações mais detalhadas.
Para o ReLuz, além das características gerais listadas anteriormente, o MDC tem
algumas específicas:
� aplicação do TU variável das lâmpadas de IP, já que todas são susceptíveis
às variações (de latitude e clima); portanto o TU constante não é utilizado;
� estimativa do número total de pontos substituídos e de expansão por
mesorregião, através de informações dos Estados e municípios atendidos
pelo ReLuz no ano de 2005 (dados oficiais da Eletrobrás);
� uso de uma redução média de potência na substituição/ expansão do ReLuz
em 2005, devido à ausência de dados.
Na tabela a seguir, são apresentados alguns outros parâmetros utilizados no MDC
para IP.
75
Tabela 5.7 – Outros parâmetros do MDC na IP (fonte: elaboração do autor).
Item Unidades Aplicação no MDC
FCP % 100 (ou 1,0)
RMP (estimado a partir de: Eletrobrás, 2006a)
W 40 (aproximado)
TU horas Variável
FP % 100 (ou 1,0)
a) Determinação do tempo de utilização
No caso do ReLuz, para determinar o TU ou horas de uso nas lâmpadas na IP, os
termos também foram desagregados em:
i) TU padrão – TUpad
ii) TU variável – TUvar
O TU padrão representa a duração média anual do dia claro (12 horas.dia-1). Assim
como para iluminação residencial, o MDC na IP também tem Fator de Susceptibilidade (α)
e Fator de Correção do TU (β), conforme a tabela a seguir:
Tabela 5.8 – Fator de Susceptibilidade (fator α) e Fator de Correção do TU (fator β) das lâmpadas na iluminação pública em relação a variação de latitude e clima (fonte:
elaboração do autor).
Efeito Termo α Termo β Observação (iluminação pública)
Latitude 1,0 1,0 Representa que todas as lâmpadas na IP são susceptíveis e ocasionam consumo imediato de energia
Clima
1,0
0,167 Representa que todas as lâmpadas na IP são susceptíveis
e que em 16,7% do tempo, ocasiona consumo imediato de energia(1)
(1) = termo β para o efeito clima foi estimado empiricamente a partir de Quadros (2006a e 2006b). Ver item 4.5.
b) Tempo de utilização – Efeito Latitude (TUL)
Para determinar o TUL considerando o efeito latitude na IP é admitido que todas as
lâmpadas são susceptíveis a este efeito, portanto é expresso por:
)).Td12(TU.(TUTUL padlsusceptíve Lβα −+== (5.20)
76
Logo, generalizando para todas as mesorregiões e meses do ano, considerando que
α e βL = 1, a equação final para efeito latitude na IP fica:
)Td(12TUTUL ijpadij −+= (5.21)
onde:
TULij = tempo de utilização devido ao efeito latitude na mesorregião “i” e mês “j”;
α = fator de susceptibilidade devido ao efeito latitude;
βL = fator de correção do TU no efeito latitude;
TUpad = tempo de utilização padrão das lâmpadas em IP (12 horas);
Tdij = duração média do dia claro astronômico na mesorregião “i” e no mês “j”,
dada pela equação 2.3 (horas).
c) Tempo de utilização – Efeito Clima (TUC)
Assim como o efeito latitude, todas as lâmpadas em IP são susceptíveis ao efeito
clima, sendo assim, é possível determinar o TUC pela equação:
)).ITd().Td12(TU.(TUTUC padlsusceptíve CL ββα −+−+== (5.22)
Generalizando para todas as mesorregiões e meses do ano, considerando α e βL = 1,
tem-se a equação final para TUC na IP:
Cijijijpadij ).I-(Td)Td(12TUTUC β+−+= (5.23)
onde:
TUCij = tempo de utilização devido ao efeito clima na mesorregião “i” e mês “j”
(hora);
α = fator de susceptibilidade devido ao efeito clima;
βC = fator de correção do TU no efeito clima;
TUpad = tempo de utilização padrão das lâmpadas em IP (12 horas);
I ij =insolação solar média mensal na mesorregião “i” e mês do ano “j” (horas);
Tdij = duração média do dia claro astronômico, na mesorregião “i” e no mês “j”,
dado pela equação 2.3 (horas);
77
d) Economia de energia e redução de demanda de ponta
Conforme já apresentado, no caso da IP não foi possível determinar o consumo de
energia da linha de base e também o consumo potencial. Portanto será determinada apenas
a economia de energia real estimada, através da expressão:
ijeii j
ijtotal .RMP.TUNEEEE137
1
12
12
==∑∑= =
(5.24)
onde:
EEtotal = economia de energia total real estimada com efeito “e” (latitude ou
clima);
EEij = economia de energia real estimada na mesorregião “i”, no mês “j”
Ni = número de lâmpadas substituídas e de expansão estimada na mesorregião
“i”;
RMP = redução média de potência estimada para todas as lâmpadas de IP no ano;
TUije = tempo de utilização da lâmpada em IP na mesorregião “i”, no mês “j” e
efeito “e” (latitude ou clima).
Finalmente, para a redução de demanda de ponta em IP é utilizada a equação
abaixo:
.RMP.FCPNRDPRDP137
1total i
ii ==∑
= (5.25)
onde:
RDPtotal = redução de demanda de ponta total, com efeito “e” (latitude ou clima);
RDPi = redução de demanda de ponto na mesorregião “i”;
Ni = número de lâmpadas substituídas e de expansão estimada na mesorregião “i”;
RMP = redução média de potência estimada para todas as lâmpadas de IP no ano;
FCP = fator de coincidência de ponta para IP.
78
CCAAPPÍÍ TTUULL OO 66:: RREESSUULLTTAADDOOSS EE DDII SSCCUUSSSSÃÃOO
Neste capítulo, serão apresentados os principais resultados, além de fazer uma
discussão do ponto de vista energético e também climático. Foram avaliadas as diferenças
climáticas existentes no Brasil e suas respectivas influências nas variações de consumo
total de eletricidade através do uso de iluminação, com refinamento espacial (sub-divisão
nas 137 mesorregiões) e temporal (12 meses do ano).
Para uma analise mais detalhada na iluminação residencial e pública, foram
selecionados casos com valores extremos e padrões sazonais distintos de insolação solar
das mesorregiões. Através de uma análise individual, também é apresentado um ranking
das mesorregiões com os maiores valores de economia de energia estimada, nos cenários
real e potencial.
Além dos resultados, na discussão são apresentadas algumas considerações sobre a
sazonalidade na demanda de energia por iluminação, limitações do método proposto e
outros aspectos que não foram considerados no presente trabalho, além de uma tabela
comparativa entre o método adotado pelo Procel/Eletrobrás e o Método por Demanda
Climática.
6.1. ILUMINAÇÃO RESIDENCIAL
Para avaliar o potencial de conservação de eletricidade na iluminação residencial,
foi utilizado o conceito de Consumo de Energia Específico, que neste caso, foi adotado
como a Economia de Energia Especifica por domicílio, isto é, são os valores diários do
consumo evitado de energia em watt hora por domicílio.
É importante destacar, que para os resultados gerais, foi contabilizado o Fator
Procel – FP (tabela 5.3), isto é, 20% das LE em uso nos domicílios brasileiros foram
adquiridas devido as ações de divulgação do Procel ou estimuladas pela marca do Selo
Procel nas embalagens dos fabricantes. Já para os casos extremos, que serão apresentados a
79
seguir, foram considerados os valores totais de economia de energia pelas mesorregiões,
sem a separação da fração assumida como tendo sido estimuladas pelo Procel.
6.1.1. Resultados gerais
O Consumo total de energia na iluminação residencial foi estimado utilizando a
equação 5.15, através dos cenários previamente estabelecidos, sendo: linha de base, real
estimado e potencial estimado. Na figura 6.1, podemos observar os valores de cada cenário,
considerando os efeitos latitude e clima.
Para efeito de verificação do modelo, vale destacar, que o consumo de energia do
cenário real estimado, com efeito clima, esta relativamente próximo do percentual real
observado pelo Balaço Energético Nacional (tabela 2.5), com 28% da energia total
consumida no Brasil, quando pelo BEN de 2006, o valor esta em 32% da consumo
residencial (MME, 2006a).
6.818
16.291
22.749
9.842
23.562
32.834
0
5.000
10.000
15.000
20.000
25.000
30.000
35.000
Linha Base (100% L.I.) Real (L.I + L.E.) Potencial (1 00% L.E.)
CONSUMO (GWh/ANO)
Latitude Clima
Figura 6.1 – Consumo de energia elétrica total anual estimado para a iluminação
residencial, considerando os efeitos de latitude e clima. (fonte: elaboração do autor).
Para a economia de energia total, ou consumo evitado devido ao uso de tecnologias
eficientes (valores globais), foram estimados pelo MDC os valores apresentados na figura
6.2, para o cenário real e potencial estimados, considerando os dois efeitos separadamente.
80
15.931
6.458
22.992
9.272
0
5.000
10.000
15.000
20.000
25.000
Real (L.I + L.E.) Potencial (100% L.E.)
ECONOMIA DE ENERGIA (GWh/ANO)
Latitude Clima
Figura 6.2 – Economia Total de Energia (consumo evitado) anual estimado na iluminação
residencial, determinado pelo MDC para efeito latitude e clima. (fonte: elaboração do autor).
Para o consumo evitado como referência comparativa ao valor determinado pelo
Procel para o ano de 2005, é considerado o Fator Procel – FP de 20%. Pelo MDC foram
obtidos os valores apresentados na figura 6.3, para os cenários estimados real e potencial.
3.186
1.2921.257
4.598
1.854
0
500
1.000
1.500
2.000
2.500
3.000
3.500
4.000
4.500
5.000
Dados Procel (2005) Real (L.I + L.E.) Potencial (100% L.E.)
ECONOMIA DE ENERGIA (GWh/ANO)
Latitude Clima
Figura 6.3 – Economia de Energia (consumo evitado) anual estimado na iluminação
residencial, considerando o Fator Procel e valores determinado pela Eletrobrás (Eletrobrás, 2006a) e MDC com efeito latitude e clima. (fonte: elaboração do autor).
81
Para os valores considerando o efeito latitude, temos no cenário real um economia
de energia de 1.292 GWh.ano-1, muito próximo ao próprio valor estimado pelo Procel, pois
a sazonalidade entre o inverno e verão é compensada uma pela outra ao longo do ano. Já
para o efeito clima, temos um significativo aumento de 47%, com uma economia estimada
de 1.854 GWh.ano-1, pois os efeitos climáticos tendem a sempre aumentar o uso de
iluminação nas residenciais, em comparação a estimativa considerando apenas os efeito
latitude, pois a nebulosidade provoca um aumento na demanda de iluminação.
Para os valores de redução na demanda de ponta, foi utilizado a equação 5.18, onde
temos também como comparação de referência o valor determinado pelo Procel. Entretanto,
vale destacar, que a RDP não é uma função do TU das lâmpadas, portanto no MDC os
valores são numericamente idênticos, considerando os dois efeitos, latitude e clima. Com o
Fator Procel, no cenário real estimado, a RDP ficou em 904 MW, valor superior do
estimado pelo Procel, de 358 MW e para o potencial estimado, temos uma estimativa de
RDP de 2.230 MW (figura 6.4).
2.230
904358
11.152
4.521
0
2.000
4.000
6.000
8.000
10.000
12.000
Dados Procel (2005) RDP - real RDP - potencial
Redução de Demanda de Ponta (MW)
Devido Procel RDP total
Figura 6.4 – Redução de Demanda de Ponta anual estimado na iluminação residencial,
considerando valores determinados da Eletrobrás (Eletrobrás, 2006a) e pelo MDC, com o Fator Procel e total geral. (fonte: elaboração do autor).
Para a diferença entre os valores de RDP do Procel e do MDC, deve ser
considerado que, apesar das equações (5.2, para o Procel e 5.18, pelo MDC) serem
semelhantes, a estimativa no número de lâmpadas em uso no ano (N), utiliza metodologias
diferentes. O Procel determina o N somente pela venda de LE no ano de 2005, com um
82
valor estimado de 64,6 milhões (ELETROBRÁS, 2006a). Já o MDC considera como base
a pesquisa da PUC-RJ, que determina o número de lâmpadas por domicílio (tabela 4.1) e o
número de domicílios brasileiros determinado pelo IBGE (anexo A). Com esta
metodologia, o MDC estimou em 2005 o número total de LE em uso no Brasil de 144
milhões (anexo E). Em relação a redução na demanda de ponta totais (valores globais)
devido ao uso de LE nos domicílios brasileiros, temos no cenário real estimado uma RDP
de 4.521 MW e como potencial, temos estimados pelo MDC em 2005, 11.152 MW.
Já considerando os valores médios mensais de economia de energia, para todo o
Brasil, é possível observar a existência de uma pequena sazonalidade nos efeitos latitude e
clima, conforme apresentado na figura 6.5. Ao observarmos somente o efeito latitude,
existem uma significativo aumento da economia de energia na metade do ano (abril a
agosto), período que também acontece o inverno no Hemisfério Sul. Nesta época, devido a
posição do Sol, as noites tendem a serem mais longas do que o dia claro, portanto causaria
um aumento no consumo de energia devido ao uso de iluminação e proporcionalmente
uma aumento na parcela de energia economizada devido aos uso de tecnologias eficientes.
Entretanto, ao observarmos os valores considerando o efeito clima, as curvas tendem as
condições opostas, como mostra a figura abaixo:
0
200
400
600
800
1.000
1.200
1.400
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
MÉDIA MENSAL DE E.E. (Wh/DIA/DOMICÍLIO)
(latitude) Real estimada (latitude) Potencial estimada(clima) Real estimada (clima) Potencial estimada
Figura 6.5 – Economia total de Energia Específica, média diária no mês devido ao uso de LE, nos cenários real e potencial para efeito latitude e clima. (fonte: elaboração do autor).
83
Vale destacar, que o efeito clima sempre provoca um aumento no consumo de
energia, pois a nebulosidade reduz a insolação solar e amplia a demanda do uso de
iluminação. Entretanto, isso não explicaria este padrão de sazonalidade, que pode ser
justificado por dois fatores principais, sendo o primeiro:
i) condições climáticas no Brasil – o clima brasileiro apresenta em grande
parte do País, uma estação chuvosa durante o verão (dezembro a março) e
uma estação seca durante o inverno (junho a agosto). A estação seca esta
relacionada com a condição de nebulosidade, onde na maior parte do País,
provoca um aumenta da insolação solar na superfície e diminui a
demanda de energia por iluminação durante o inverno. Entretanto, isso
não é uma regra, como pode ser observado na figura 6.6, onde temos
algumas dos valores anuais de precipitação e insolação em diversas
localidades do País.
Figura 6.6 – Mapa do Brasil, com gráficos de precipitação (barra azul) e de insolação
solar (linha vermelha) em algumas cidade do Brasil. (fonte: elaboração do autor, a partir de INMET, 1992).
84
ii) densidade demográfica no Brasil – a grande concentração populacional
no Sul e Sudeste no País (figura 6.7), provoca uma tendência que a curva
de consumo de energia nacional siga os padrões destas regiões, portanto
segue também a conseqüência dos efeitos das condições climáticas do Sul
e Sudeste.
Figura 6.7 – Mapa do Brasil com a densidade demográfica. (fonte: UOL, 2008).
6.1.2. Resultados específicos
a) Mesorregiões com valores extremos de insolação
Para analisar os efeitos da insolação solar na demanda de energia por iluminação,
forma selecionados dois casos extremos de insolação, com valores máximos e mínimos
absolutos do Brasil, sendo a mesorregião “Sertão Paraibano” e a “Centro Oriental
Paranaense”, respectivamente. Apenas para efeito de comparação, foi escolhida também
uma mesorregião com um valor intermediário, sendo a mesorregião “Sul e Sudoeste de
85
Minas”. A tabela 6.1 apresenta os valores de insolação e demais parâmetros relevantes
utilizados para a avaliar do uso de tecnologias eficientes.
Tabela 6.1 – Características das mesorregiões correspondentes a valores máximo, mínimos e uma com valor de insolação solar intermediário. (fonte: elaboração do autor)
Caracteristicas Máximo de I Intermediário Mínimo de IInsolação solar total (anual) 3.058 2.468 1.210Num. de municípios 83 146 14Domicílios 2005 (unidades) 217.699 731.556 199.286% iluminação elétrica 98,0% 98,1% 98,8%% lâmpadas instaladas - Brasil 0,41% 1,39% 0,38%Num. LFC+LI/ domícilio 6,6 7,7 6,2% LFC/ domicílio 53% 30% 55%Estação representativa São Gonçalo São Lourenço CastroLatitude (décimos de graus) -6,45 -22,06 -24,47Período série (19XX) 61/90 61/90 61/89
Centro Oriental Paranaense
Sul/Sudoeste de Minas
Sertão ParaibanoMESORREGIÃO
Nas figuras 6.8 e 6.9 podemos observar os valores médios diários de insolação solar
e a estimativa do tempo de utilização – TU das três meses mesorregiões selecionadas. A
principal característica é a forte correlação inversa entre a insolação e o TU. Isto é, no
Sertão Paraibano, que possui os maior valores de insolação, o TU é menor ao longo de
todo ano. Já no caso do Centro Oriental Paranaense, onde existem os menores valores do
País, o TU é maior ao longo de todos os meses do ano.
Esta correlação é bastante representativa da realidade, pois quanto menor a
insolação em um determinado local, maior será a necessidade do uso de iluminação devido
ao escurecimento do ambiente.
86
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
Insolação (média de horas/dia)
S. Paraibano Sul de MG C.O. Paranaense Figura 6.8 – Valores médio diários de insolação solar para três mesorregiões do Brasil,
correspondente a máximos, mínimos e intermediário. (fonte: elaboração do autor).
2,5
3,0
3,5
4,0
4,5
5,0
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
TU (horas/dia)
S. Paraibano Sul de MG C.O. Paranaense Figura 6.9 – Tempo de utilização estimado para lâmpadas nas três mesorregiões do Brasil,
correspondente a máximos, mínimos e intermediário de insolação solar. (fonte: elaboração do autor).
Na economia de energia para as respectivas mesorregiões selecionadas, podemos
observar que o Centro Oeste Paranaense tem valores superiores, dentro do cenário real
estimado, devido ao efeito clima, seguindo do Sertão Paraibano e Sul e Sudoeste de Minas
(figura 6.10). Entretanto, devido ao percentual de uso das LE no mercado residencial
87
destas mesorregiões, vale destacar que o Sul de Minas esta abaixo do Sertão Paraibano em
economia de energia, mesmo com um TU superior ao longo do ano, pois segundo
Eletrobrás (2007a e 2007b), o Sul de Minas tem apenas 30% de uso de LE, enquanto o
Sertão Paraibano detêm 53% de uso de LE nas residências (tabela 6.1). Portanto, no
cenário real estimado, o percentual de uso (grau de penetração no mercado) das LE é
fundamental para estimar a economia de energia, mesmo com uma mesorregião que possui
uma maior numero de domicílios.
300
400
500
600
700
800
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
E.E. Específico (Wh/DIA/DOM)
S. Paraibano Sul de MG C.O. Paranaense Figura 6.10 – Economia de Energia Específico (Wh/dia/domicílio) real estimado
considerando efeito clima referente as três mesorregiões. (fonte: elaboração do autor).
Já no caso da economia potencial, o número total de domicílios na mesorregião se
torna mais relevante, já que a premissa é de 100% de uso das LE nas residenciais. Na
tabela 6.1, vemos que o Sul de Minas tem aproximadamente, 3,5 vezes mais domicílio do
que as outras duas, logo a curva de economia potencial é a mais significativa ao longo de
quase todo o ano, conforme vemos na figura 6.11.
88
VALORES MÉDIOS POR MESORREGIÃO - EFEITO CLIMA
900
1.000
1.100
1.200
1.300
1.400
1.500
1.600
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
E.E. Específico (Wh/DIA/DOM)
S. Paraibano Sul de MG C.O. Paranaense
Figura 6.11 – Economia de Energia Específico (Wh/dia/domicílio) potencial estimado considerando efeito clima referente as três mesorregiões. (fonte: elaboração do autor).
Outro ponto relevante que podemos observar que, mesmo sem considerar os hábitos
de consumo entre as diferentes classes de renda, temos uma sazonalidade na economia de
energia, tanto no caso real como no potencial estimado. Seguindo a mesma tendência da
curva do TU, a economia de energia ou consumo evitado para as três mesorregiões
analisadas é maior nos meses de verão no Brasil.
Demais valores mensais e outras características destas mesorregiões, estão
disponíveis no anexo C.
b) Mesorregiões com padrão de insolação anual invertido
Apesar da maior parte do Brasil seguir um padrão de estação chuvosa no verão e
seca no inverno, conforme descrito no item 6.1.1, isso não é regra para todas as
mesorregiões analisadas. Deste modo, foram identificadas duas mesorregiões com uma
correlação anual invertida na insolação solar, isto é, com os valores máximos e mínimos
opostos entre o verão e o inverno, apesar dos valores totais anuais não terem grandes
diferenças. Assim como os valores máximos e mínimos, também como efeito de
comparação, foi escolhida uma mesorregião intermediária, que não apresentava uma
sazonalidade significante. A mesorregião “Metropolitana de São Paulo”, além de ser a
mesorregião do Brasil com o maior número de domicílio, tem um papel importante na
análise o uso de tecnologias eficientes, pois possui um mercado consumidor com mais de
89
20 milhões de pessoas e representou 12% de todas as lâmpadas em uso no Brasil no ano de
2005, conforme apresentado na tabela a seguir.
Tabela 6.2 – Características das mesorregiões correspondentes a valores padrão anual em U, U invertido e intermediário do valor de insolação solar. (fonte: elaboração do autor)
Caracteristica Padrão Λ Padrão = Padrão VInsolação solar total (anual) 2.365 1.733 2.245Número de municípios 1 45 98Domicílios 2005 (unidades) 675.709 6.325.389 1.521.898% iluminação elétrica 99,8% 99,8% 98,9%% lâmpadas instaladas - Brasil 1,31% 12,25% 2,92%Num. LFC+LI/ domícilio 7,3 7,7 6,2% LFC/ domicílio 41% 30% 55%Estação representativa Brasília São Paulo Porto AlegreLatitude (décimos de graus) -15,47 -23,30 -30,01Período série (19XX) 63/90 61/90 61/90
Distrito FederalMetropolitana de
Porto AlegreMetropolitana de
São PauloMESORREGIÃO
Das mesorregiões estudas, a do “Distrito Federal” segue uma climatologia similar
da maior parte do Brasil, chuva no verão e seca no inverno (figura 6.5). Já o estado do Rio
Grande do Sul, em particular a “Metropolitana de Porto Alegre”, tem uma climatologia
oposta, uma maior quantidade de chuva no inverno e menor no verão, no qual influencia
diretamente na insolação solar, como podemos observar na figura 6.12.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
INSOLAÇÃO (média diária de horas)
D. Federal Metropolitana SP Metropolitana POA
Figura 6.12 – Valores médio diários de insolação solar para três mesorregiões,
correspondente ao padrão U, U invertido e intermediário. (fonte: elaboração do autor).
90
Ao analisarmos o TU destas mesorregiões (figura 6.13), vemos que não existe uma
sazonalidade para a Metropolitana de Porto Alegre, mas uma bem definida para o Distrito
Federal e Metropolitana de São Paulo. Diferente das demais, a Metropolitana de Porto
Alegre não segue a mesma tendência sazonal da insolação, com valores de TU sem
grandes amplitudes entre os máximos e mínimos ao longo do ano.
2,5
3,0
3,5
4,0
4,5
5,0
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
TU (horas/dia)
D. Federal Metropolitana SP Metropolitana POA
Figura 6.13 – Tempo de utilização estimado no uso de lâmpadas das três mesorregiões, correspondente ao padrão U, U invertido e intermediário de insolação. (fonte: elaboração
do autor).
A curva de TU, com destaque para a Metropolitana de Porto Alegre, esta
diretamente relacionado com a característica do clima no Estado do Rio Grande do Sul.
Entretanto, é conveniente recordar que a demanda de energia devido ao uso de iluminação
é correspondente a um termo da equação 5.13 (TU para o efeito clima), que é a diferença
entre a duração do dia claro astronômico (Td) e a insolação (I):
I)(Td − (6.1)
Na figura 6.14, é possível observar, que assim com o TU, existe um padrão sazonal
no valor de Td – I nas mesorregiões do Distrito Federal e Metropolitana de São Paulo, mas
isso não ocorre na Metropolitana de Porto Alegre, apensar que existir uma variação do dia
claro astronômico ao longo do ano devido a latitude.
91
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
7,0
8,0
9,0
10,0
11,0
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
Td - I (horas/dia)
D. Federal Metropolitana SP Metropolitana POA Figura 6.14 – Diferença entre o dia astronômico e a insolação para as três mesorregiões,
correspondente ao padrão U, U invertido e intermediário de insolação solar. (fonte: elaboração do autor).
Durante o inverno, com o dia claro mais curto devido a posição da Terra, na
mesorregião Metropolitana de Porto Alegre ocorre a estação chuvosa, com uma diminuição
da insolação solar, fato oposto do Distrito Federal, onde ocorre a estação seca e uma
aumento a insolação devido a redução de nebulosidade. Já durante o verão, com o dia claro
mais longo, na Metropolitana de Porto Alegre ocorre a estação com os menores índices
pluviométrico do ano, portanto com aumento de insolação solar. Como conseqüência direta,
temos, quanto menor for a diferença de Td – I (termo 6.1, na equação 5.13), menor é a
nebulosidade, maior a insolação e menor será a demanda de energia devido ao uso de
iluminação.
Como a nebulosidade sempre aumenta a demanda de iluminação, no caso da
Metropolitana de Porto Alegre, a fato de possuir o inverno com menores valores de
insolação e o verão com os maiores, significa que uma condição compensa a outra, logo
não existe uma sazonalidade na economia de energia. Já se analisarmos o Distrito Federal,
no inverno com a estação seca, ocorre uma redução do TU, mesmo sendo o período do ano
que o dia claro astronômico mais curto. No verão, a estação chuvosa traz um aumento
significativo de nebulosidade em Brasília (Distrito Federal), que conseqüentemente
aumenta o TU, mesmo no período do ano com o dia claro mais longo. Portanto, diferente
92
de Porto Alegre, no Distrito Federal os efeitos latitude e clima, não são compensado um
pelo outro, de modo a suavizar a sazonalidade entre o inverno e verão.
Assim como no TU, esta característica também provoca um efeito direto na
sazonalidade de economia de energia. Na figura 6.15, vemos que a economia real estimada
não apresenta diferença para Metropolitana de Porto Alegra e alguma sazonalidade para
Metropolitana de São Paulo e mais pronunciado para o Distrito Federal. Isso se torna mais
evidente quando vemos as curvas de economia de energia potencial estimada, apresentada
na figura 6.16, onde as curvas se tornam mais bem definida sob o efeito clima, temos
sazonalidade para o Distrito Federal e São Paulo e uma estabilidade para Porto Alegre.
MÉDIOS POR MESORREGIÃO - EFEITO CLIMA
300
400
500
600
700
800
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
E.E. Específico (Wh/DIA/DOM)
D. Federal Metropolitana SP Metropolitana POA Figura 6.15 – Economia de Energia Específico (Wh/dia/domicílio) real estimado
considerando efeito clima referente as três mesorregiões. (fonte: elaboração do autor).
Ainda como destaque, vemos que nas curvas de economia potencial estimada, por
não ter a influência nas variações de penetração das LE no mercado, pois considera 100%
de uso nas residências, a Metropolitana de São Paulo é a mesorregião com maior potencial
de economia de todas as analisas, devido a grande concentração demográfica (figura 6.6) e
com o maior número de residências por mesorregião no Brasil, com mais de 6,325 milhões
de domicílios em 2005.
93
VALORES MÉDIOS POR MESORREGIÃO - EFEITO CLIMA
1.000
1.100
1.200
1.300
1.400
1.500
1.600
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
E.E. Específico (Wh/DIA/DOM)
D. Federal Metropolitana SP Metropolitana POA
Figura 6.16 – Economia de Energia Específico (Wh/dia/domicílio) potencial estimado considerando efeito clima referente as três mesorregiões. (fonte: elaboração do autor).
Demais valores mensais e outras características destas mesorregiões, estão
disponíveis no anexo D.
c) Ranking das mesorregiões
Através da Economia de Energia Específica por domicílio, foi possível também
estivar um ranking das mesorregiões com as maiores economias de energia, baseados nos
cenários estimados real e potencial. Vale lembrar, que no cenário real, a economia de
energia é também variável do grau de penetração das LE no mercado e no caso do
potencial estimado, temos um mercado com uso de 100% de LE, onde a o consumo
evitado de energia é uma função somente das condições climáticas e do número total de
lâmpadas por domicílios.
Nas tabelas a seguir, temos os ranking das mesorregiões com as maiores economia
de energia estimada real (tabela 6.3) e com as maiores economia de energia potencial
estimada (tabela 6.4).
94
Tabela 6.3 – Ranking das mesorregiões com as maiores economia de energia real estimada, considerando efeito clima. (fonte: elaboração do autor)
Ranking Mesorregião Geográfica UFEco. de Energia real (média
anual - Wh/dia/dom)
1 Centro Oriental Paranaense PR 679,7
2 Noroeste Paranaense PR 670,7
3 Centro-Sul Paranaense PR 665,9
4 Norte Catarinense SC 665,9
5 Sudeste Paranaense PR 665,9
6 Norte Cearense CE 640,5
7 Metropolitana de Curitiba PR 637,8
8 Serrana SC 636,2
9 Vale do Itajaí SC 634,8
10 Sudoeste Paranaense PR 626,4
11 Centro Maranhense MA 617,1
12 Oeste Maranhense MA 616,9
13 Centro Sul Baiano BA 615,1
14 Nordeste Rio-grandense RS 614,0
15 Agreste Paraibano PB 612,5
16 Centro Norte Baiano BA 610,6
17 Sul Maranhense MA 610,0
18 Sul Baiano BA 609,4
19 Grande Florianópolis SC 608,5
20 Nordeste Baiano BA 607,4
Tabela 6.4 – Ranking das mesorregiões com as maiores economia de energia potencial estimada, considerando efeito clima. (fonte: elaboração do autor)
Ranking Mesorregião Geográfica UFEco. de Energia potencial
(média anual - Wh/dia/dom)
1 Bauru SP 1.520,0
2 Araraquara SP 1.520,0
3 Piracicaba SP 1.520,0
4 Marília SP 1.520,0
5 Presidente Prudente SP 1.519,0
6 Ribeirão Preto SP 1.506,8
7 Litoral Sul Paulista SP 1.485,4
8 Vale do Paraíba Paulista SP 1.470,3
9 Centro Fluminense RJ 1.451,7
10 Metropolitana de São Paulo SP 1.440,7
11 Sul Fluminense RJ 1.431,1
12 Vale do Rio Doce MG 1.427,4
13 Vale do Mucuri MG 1.389,8
14 Jequitinhonha MG 1.387,2
15 Baixadas RJ 1.375,1
16 Metropolitana do Rio de Janeiro RJ 1.375,1
17 Itapetininga SP 1.371,2
18 Macro Metropolitana Paulista SP 1.371,2
19 Campo das Vertentes MG 1.365,1
20 Central Espírito-santense ES 1.350,9
95
Na tabela 6.3 (real estimada), é possível observar que a relação das mesorregiões é
diretamente proporcional aos menores valores de insolação, com a maior penetração das
LE no mercado (tabela 4.1), que neste caso, apresenta predominantemente as mesorregiões
da região Sul, que possui 55% de uso de LE. Já no caso da tabela 6.4 (potencial), a relação
esta mais associada as mesorregiões com os maiores números de lâmpadas por residência
(valores totais), do que com valores reduzidos de insolação. Na tabela, são apresentadas na
sua totalidade, as mesorregiões da região Sudeste do Brasil, que possui em média 8,7
lâmpadas/domicílio, a maior do País.
6.2. ILUMINAÇÃO PÚBLICA
Para a iluminação pública – IP, assim como para iluminação residencial, foi
utilizado o conceito de Economia de Energia Específica por ponto de IP.
Em relação a metodologia e os respectivos resultados, vale lembrar que, o MDC
trabalha com valores médios de redução de potencia na substituição e/ou expansão destes
pontos, diferente do Procel, que trabalho com valores individuais. Outra questão
importante, é que para IP não foi possível determinar a linha de base, pois para determiná-
la são necessários valores mais detalhados das concessionárias de energia elétrica, fato que
não estava disponível junto a Eletrobrás para o ano de 2005. Portanto, diferente da
avaliação da iluminação residencial, na IP não foi possível determinar a economia
potencial, somente a economia de energia real estimada.
6.2.1. Resultados gerais
A economia de energia ou o consumo evitado para IP foi determinado utilizando a
equação 5.24, tanto para efeito latitude como para o efeito clima. Os valores gerais são
apresentados na figura 6.17, onde diferente do consumo residencial, a IP tem sua operação
baseada em níveis pré-determinados de iluminância local, para o acionamento e
desligamento. Logo, os pontos de IP operam independente de uma demanda real de
usuários na vias públicas, fazendo que elas operem basicamente em função da duração da
noite. Entretanto, as condições climáticas provocam variações do TU, que ao longo do ano,
podem ampliar ou reduzir a sazonalidade no consumo de energia pela IP.
96
67.758
62.17062.170
40.000
45.000
50.000
55.000
60.000
65.000
70.000
Dados Procel (2005) Efeito latitude Efeito clima
Economia de Energia (MWh/ano)
Figura 6.17 – Consumo de energia elétrica total estimado para iluminação pública,
considerando valores determinado pelo Procel e pelo MDC com os efeitos latitude e clima. (fonte: elaboração do autor).
Para o efeito latitude, não existe diferença numérica entre a economia de energia,
pois para a estimativa do Procel, o TU é fixo (tabela 5.2) e para efeito latitude do MDC, o
período do ano com a noite mais curta (verão) e compensado pelo período com a noite
mais longa (inverno), mantendo na média o TU igual ao do Procel (12 horas.dia-1).
Já para o efeito clima, existe um acréscimo na economia de energia, devido ao
aumento na demanda de iluminação, pois existe uma redução de insolação, que
correspondente a um aumento de precipitação e nebulosidade (figura 6.6).
Já para redução de demanda de ponta, foi considerado que ao longo de todo ano, a
IP tem sua operação dentro do período de ponta do Sistema Elétrico Brasileiro, portanto
com um FCP = 1. Desde modo, apesar da metodologias serem diferentes na determinação
da redução de potencia, os RDP são iguais numericamente, conforme apresentado na figura
6.18. É conveniente ressaltar, que na RDP não existem variações entre os efeitos latitude e
clima, pois como o FCP = 1, não existe variação no TU.
97
15.51015.510
10.000
11.000
12.000
13.000
14.000
15.000
16.000
17.000
Dados Procel (2005) Efeito latitude + clima
RDP (kW)
Figura 6.18 – Redução de Demanda de Ponta total anual estimado na iluminação pública,
considerando as ações do Selo Procel, estimado pela Eletrobrás, nos efeitos latitude e clima. (fonte: elaboração do autor e Eletrobrás, 2006a).
No caso da IP, não existem outros fatores externos que podem influenciar a
demanda de energia, como na iluminação residencial onde temos o hábito de consumo das
diferentes regiões do País e um escalonamento do consumo por faixa de renda. Portanto, o
principal fator de demanda na IP é o TU. Tanto para a resolução da Aneel, como para as
estimativas do Procel, são utilizados valores fixo de TU, sendo para todo ano o tempo de
12 horas.dia-1. Entretanto, existem uma pequena diferença nos valores anuais, onde para
Aneel, tem um total de 4.320 horas.ano-1 (12h X 30dias X 12meses) e na estimativa do
Procel um total de 4.380 horas.ano-1 (12h X 365dias). Em ambos os casos, pelo MDC
podemos observar que existe uma subestimação destes valores, pois os efeitos de variação
da latitude, associados com as condições climáticas regionais, provocam uma significativa
variação nos valores de TU da IP ao longo do ano, como podemos observar nas figuras
6.19 e 6.20.
98
14,2
9,8
15,0
10,8
0,0
2,0
4,0
6,0
8,0
10,0
12,0
14,0
16,0
mínimo diário máximo diário
TU (em horas)
TU latitude TU clima
Figura 6.19 – Valores absolutos de TU diários máximos e mínimos, considerando os
efeitos latitude e clima individualmente. (fonte: elaboração do autor).
4.3804.380
4.909
4.601
2.000
2.500
3.000
3.500
4.000
4.500
5.000
5.500
mínimo anual máximo anual
TU (em horas)
TU latitude TU clima
Figura 6.20 – Valores absolutos de TU anuais máximos e mínimos, considerando os
efeitos latitude e clima individualmente. (fonte: elaboração do autor).
Nas figuras acima, vemos os valores mínimos e máximos absolutos para o TU de
todas as 137 mesorregiões brasileiras. No caso do efeito latitude, conforme já debatido
para a média do Brasil, o período no ano com a noite mais curta é compensado pelo
período com a noite mais longa, mantendo a média de 12 horas/.dia-1com um total de 4.380
horas.ano-1. Já para o efeito clima, tem mesorregiões que chega ao valor mínimo absoluto
diário chegou a 10,8 horas.dia-1e no caso do total anual, chegou a um valor de 4.601
99
horas.ano-1. Já para valores máximos absolutos diário, tem mesorregiões com um TU
estimado em 15 horas.dia-1, com um valor total anual estimado em 4.909 horas.ano-1, muito
superior aos valores da resolução da Aneel e do Procel em 2005. Isso demonstra a
necessidade de uma revisão das normas na IP, que pelo fato de considerar um TU fixos,
sem levar em conta o efeito de variação de latitude e principalmente a variação das
condições climáticas regionais, pode provocar um erra na estimativa de TU anual na IP
superior a 10%, com conseqüência diretas para a operação e planejamento da expansão do
Sistema Elétrico Brasileiro.
6.2.2. Resultados específicos
a) Mesorregiões com valores extremos de insolação
Assim como para iluminação residencial, na IP foram selecionados casos extremos
dos valores de insolação e suas respectivas correlações com a economia de energia. As
mesorregiões selecionadas, foram a partir da lista de cidade atendidas pelo ReLuz em 2005,
portanto estas mesorregiões não correspondem aos valores mínimos e máximos do Brasil.
Das mesorregiões atendidas pelo ReLuz em 2005, a “Centro Oriental Paranaense” obteve o
valor mínimo, “Oeste Potiguar” (Rio Grande do Norte) obteve o valor máximo. Para efeito
de comparação, foi utilizada a “Metropolitana de Belo Horizonte”, que possui um valor
intermediário de insolação total anual, como pode ser observado na tabela 6.5.
Tabela 6.5 – Características das mesorregiões correspondentes a valores máximo, mínimos e intermediário de insolação para o ReLuz. (fonte: elaboração do autor)
Caracteristica (insolação) Mínimo I Intermediário I Má ximo IInsolação solar total (anual) 1.210 2.566 3.001Num. Municípios atendidos (2005) 1 4 6Num. lâmpadas ReLuz (subs + exp.) 2.013 389 3.615Estação representativa Castro Belo Horizonte ApodiLatitude (graus) -24,47 -19,56 -5,39Período série (19XX) 61/89 61/90 61/90
Centro Oriental Paranaense
Metropolitana de Belo Horizonte
Oeste PotiguarMesorregião
Nas figuras a seguir (6.21 e 6.22) podemos observar os valores médios diários de
insolação solar e a estimativa do TU das três mesorregiões selecionadas. Assim como para
a iluminação residencial, a principal característica é a forte correlação inversa entre a
insolação e o TU. Por conhecidência, para o Centro Oriental Paranaense, tem o valor de
100
insolação menor do País, logo o TU é maior ao em todos os meses do ano em relação as
demais mesorregiões selecionadas.
INSOLAÇÃO MÉDIA DIÁRIA
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
Insolação diária (média em horas)
C.O. Paranaense Metro. BH O. Potiguar Figura 6.21 – Valores médio diários de insolação solar para as três mesorregiões,
correspondente aos máximos, mínimos e intermediário para o ReLuz. (fonte: elaboração do autor).
Na figura 6.22, é possível observar a sazonalidade bem definida para as duas
mesorregiões com as latitudes mais altas (C.O. Paranaense e Metropolitana de Belo
Horizonte), com um aumento no TU no período de inverno e uma curva sem grandes
amplitudes para a mesorregião com a latitude mais baixa (O. Potiguar).
101
11
12
13
14
15
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
TU (horas/dia)
C.O. Paranaense Metro. BH O. Potiguar Figura 6.22 – Tempo de utilização estimado para lâmpadas nas três mesorregiões do Brasil, correspondente a máximos, mínimos e intermediário de insolação solar para o
ReLuz. (fonte: elaboração do autor).
Como o efeito clima sempre irá aumentar a demanda de energia por iluminação,
através de um incremento no TU, pois assim como para a iluminação residencial, na IP
também tem o termo da equação que apresenta a diferença entre o dia astronômico e a
insolação (equação 5.23). Na figura 6.23, vemos a variação desta diferença ao longo do
ano, indicando os menores valores no período de inverno para as duas mesorregiões com
latitudes mais altas, isto é durante o período seco com redução da nebulosidade.
102
0
2
4
6
8
10
12
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
DIFERENÇA EM HORAS
C.O. Paranaense Metro. BH O. Potiguar
Figura 6.23 – Média da diferença entre o dia astronômico e a insolação para as três mesorregiões, correspondente a máximos, mínimos e intermediário para o ReLuz. (fonte:
elaboração do autor).
Entretanto, diferente da iluminação residencial, a demanda por IP é durante todo o
período noturno, até o início do dia claro, logo proporcionalmente, o efeito latitude é muito
mais importante na sazonalidade do que o efeito clima, pois em latitude mais baixas, como
é o caso da mesorregião Oeste Potiguar, quase não existe sazonalidade na economia de
energia, como pode ser observado nas figuras 6.24 e 6.25. Já para as demais mesorregiões,
vemos que ela existe e é bem definida com os máximos de economia durante o inverno.
103
375
400
425
450
475
500
525
550
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
EE (Wh/dia/ponto)
C.O. Paranaense Metro. BH O. Potiguar Figura 6.24 – Economia de Energia Específico (Wh/dia/ponto de IP) real estimado
considerando efeito latitude referente as três mesorregiões selecionadas para o ReLuz. (fonte: elaboração do autor).
MESORREGIÃO - EFEITO CLIMA
375
400
425
450
475
500
525
550
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
EE (Wh/dia/ponto)
C.O. Paranaense Metro. BH O. Potiguar
Figura 6.25 – Economia de Energia Específico (Wh/dia/ponto de IP) real estimado considerando efeito clima referente as três mesorregiões selecionadas para o ReLuz.
(fonte: elaboração do autor).
Demais valores mensais e outras características destas mesorregiões, estão
disponíveis no anexo F.
104
b) Mesorregiões com padrão de insolação anual invertido
Assim como para a iluminação residencial, foi identificado nas mesorregiões
atendidas pelo ReLuz em 2005, duas com os padrões de insolação solar com correlação
anual invertida, além de uma terceira sem uma sazonalidade significante para efeito de
comparação com as demais.
Na tabela 6.6 são apresentados os principais valores para as três mesorregiões
escolhidas, sendo a “Sudoeste Rio-Grandense” (padrão U), “Leste Rondoniense” (U
invertido) e de “Ribeirão Preto” (intermediário).
Tabela 6.6 – Características das mesorregiões com valores padrão U, U invertido e intermediário de insolação para os dados do ReLuz. (fonte: elaboração do autor)
Caracteristica (insolação) Padrão U Intermediário Padrão nInsolação solar total (anual) 2.182 1.383 2.311Num. Municípios atendidos (2005) 1 19 1Lâmpadas ReLuz (subs + exp.) 4.522 25.069 60Estação representativa Bagé Franca Diamantino/MT (*)Latitude (graus) -31,20 -20,33 -14,24Período série 61/90 61/90 62/90
Sudoeste Rio-grandense
Ribeirão Preto Leste RondonienseMesorregião
Obs: (*) = Estação Climatológica do INMET mais próxima geograficamente da respectiva Mesorregião.
Para IP, a mesorregião Sudoeste Rio-Grandense apresenta os máximos de insolação
no verão. Em contrapartida, Leste Rondoniense segue o mesmo padrão da climatologia do
Distrito Federal, com os máximos de insolação durante o inverno e de forma mais sutil a
mesorregião Ribeirão Preto, que possui uma leve sazonalidade entre verão e inverno, como
pode ser observado na figura 6.26.
105
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
Insolação diária (média em horas)
SW R.Grandense Rib. Preto E de Rondônia
Figura 6.26 – Valores médio diários de insolação para as três mesorregiões, correspondente ao padrão U, U invertido e intermediário para o ReLuz. (fonte:
elaboração do autor).
Na figura abaixo, vemos a relação direta entre a latitude da mesorregião e a
sazonalidade do TU, isto é, quanto maior a latitude, mais significante é a sazonalidade
entre verão e inverno.
10
11
12
13
14
15
16
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
TU (horas/dia)
SW R.Grandense Rib. Preto E de Rondônia
Figura 6.27 – Tempo de utilização estimado para lâmpadas para as três mesorregiões, com padrão U, U invertido e intermediário para o ReLuz, considerando o efeito clima.
(fonte: elaboração do autor).
106
É conveniente relembrar, que no caso do Estado do Rio Grande do Sul, conforme
observado na figura 6.6, o balanço entre as noites mais longas no inverno e redução da
insolação devido ao aumento de nebulosidade, tende a ser compensada uma pela outra.
Isso também pode ser demonstrado na figura 6.28, onde a diferença entre o dia
astronômico e a insolação é aproximadamente constante ao longo do ano para o Sudoeste
Rio-Grandense, fato que não ocorre nas mesorregiões de Ribeirão Preto e Leste
Rondoniense.
0
2
4
6
8
10
12
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
DIFERENÇA EM HORAS
SW R.Grandense Rib. Preto E de Rondônia
Figura 6.28 – Média da diferença entre o dia astronômico e a insolação para as três mesorregiões, correspondente ao padrão U, U invertido e intermediário para o ReLuz.
(fonte: elaboração do autor).
Para a economia de energia na IP, o efeito clima provoca um incremento no TU ao
longo de todo ano, que pode ampliar ou reduzir o padrão sazonal na mesorregião.
Entretanto, como já apresentado, o fator principal na sazonalidade é o efeito latitude,
principalmente nas mesorregiões localizadas no sul do Brasil.
Nas figuras 6.29 e 6.30, é possível observar que a maior economia ocorre durante o
inverno no País, onde o uso de IP é intensificado pelas noites mais longas.
107
350
375
400
425
450
475
500
525
550
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
EE (Wh/dia/ponto)
SW R.Grandense Rib. Preto E de Rondônia Figura 6.29 – Economia de Energia Específico (Wh/dia/ponto de IP) real estimado
considerando efeito latitude para as três mesorregiões, comao padrão U, U invertido e intermediário para o ReLuz. (fonte: elaboração do autor).
350
375
400
425
450
475
500
525
550
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
EE (Wh/dia/ponto)
SW R.Grandense Rib. Preto E de Rondônia Figura 6.30 – Economia de Energia Específico (Wh/dia/ponto de IP) real estimado considerando efeito clima para as três mesorregiões, com padrão U, U invertido e
intermediário para o ReLuz. (fonte: elaboração do autor).
Demais valores mensais e outras características destas mesorregiões, estão
disponíveis no anexo G.
108
c) Ranking das mesorregiões
Também através da Economia de Energia Específica por ponto de IP, foi possível
avaliar, dentro das mesorregiões atendidas pelo ReLuz em 2005, um ranking com as
maiores em economia de energia, baseados somente para o cenário estimados real.
Na tabela 6.7, vemos o ranking das mesorregiões com as maiores economias de
energia real na IP, estimados pelo MDC.
Tabela 6.7 – Ranking das mesorregiões com as maiores economia de energia real estimada, considerando efeito clima para o ReLuz. (fonte: elaboração do autor)
Ranking Mesorregião Geográfica UFEco. de Energia Real (média
anual - Wh/dia/ponto)1 Centro Oriental Paranaense PR 485,7
2 Araraquara SP 484,1
3 Bauru SP 484,1
4 Marília SP 484,1
5 Piracicaba SP 484,1
6 Noroeste Paranaense PR 484,0
7 Presidente Prudente SP 484,0
8 Norte Catarinense SC 483,0
9 Ribeirão Preto SP 482,9
10 Litoral Sul Paulista SP 481,0
11 Vale do Paraíba Paulista SP 479,7
12 Centro Fluminense RJ 478,1
13 Metropolitana de São Paulo SP 477,1
14 Serrana SC 477,1
15 Vale do Itajaí SC 476,8
16 Sul Fluminense RJ 476,3
17 Grande Florianópolis SC 471,6
18 Metropolitana do Rio de Janeiro RJ 471,4
19 Macro Metropolitana Paulista SP 471,0
20 Itapetininga SP 471,0
Vale destacar, que na IP a economia real estimada tem uma relação direta com as
mesorregiões que possuem as maiores latitudes (anexo B), associados aos menores valores
de insolação, que neste caso são na sua maioria apresentam nos estados de São Paulo e da
região Sul do Brasil, dentro das mesorregiões participantes do ReLuz em 2005.
109
6.3. DISCUSSÃO
6.3.1. Aspectos não considerados
a) Horário de verão
Dentro da avaliação do MDC, não foi considerado na estimativa de economia de
energia devido ao uso de tecnologias eficientes, efeito relacionado ao horário de verão,
adotado em alguns estados do Brasil.
Segundo Jannuzzi (199?), a principal idéia do uso do horário de verão é aproveitar
o maior número de horas de luminosidade natural disponível durante os meses de verão. O
horário de verão no Brasil ocorre durante os meses de Outubro e Março e consiste em
adiantar os relógios em uma hora em Outubro e atrasá-los uma hora em Março, permitindo
um deslocamento do máximo de consumo durante o demanda de ponta nacional.
b) Degradação das lâmpadas
Ao longo dos anos, todos os equipamentos elétricos, sejam eficientes ou não, tem
uma degradação durante o tempo de operação, que provoca uma redução no desempenho
(CARDOSO, 2008). No caso das lâmpadas, esta degradação esta relacionada com a
redução na iluminância e com o tempo de vida útil, que pode ser limitada pelas horas de
uso, quantidade de acionamentos (ligar e desligar) e/ou pelo tempo de fabricação (idade).
Naturalmente, a degradação nas lâmpadas é uma conseqüência também do perfil sócio-
econômico do consumidor e do seu respectivo hábito de consumo. Vale destacar, que este
efeito é mínimo para o consumidor, pois muitas vezes não é observada a perda no fluxo
luminoso e como conseqüência continua utilizando a lâmpada de mesma potência na
próxima compra. Não obstante, podemos recomendar que este aspecto seja constituído
como um dos parâmetros na especificação de qualidade das lâmpadas para o consumidor
final.
Para o MDC considerar a degradação das lâmpadas, será necessário um novo ajuste
e considerar informações adicionais que não estão disponíveis, como o perfil e hábitos de
consumo em escala de mesorregiões brasileiras. Portanto, dentro do horizonte de 1 ano do
MDC, esta degradação não é significativa, portanto não foi considerada no cálculo de
economia de energia.
110
c) Variação de tensão
Dentro das causas das degradações das lâmpadas, uma em especial provoca uma
redução significativa na vida útil; a variação de tensão no sistema elétrico brasileiro. Neste
caso, podemos dividir em dois aspectos: variação durante o uso (CARDOSO, 2008) e
aplicação de tensão diferente da especifica para a lâmpada (JANNUZZI E PAGAN, 1998).
Jannuzzi e Pagan (1998), afirma que até meados de 1996, as LI eram fabricadas
para a tensão nominal de 127 V. Já a partir de 1997 foram produzidos lâmpadas para 120 V
devido a norma técnica para lâmpadas incandescentes que não considerava as lâmpada
para 127 V. No uso das LI e como também das LE fabricadas para tensão especifica na
norma, o uso com tensões diferente espalhadas pelo País, provoca de redução da vida útil
da lâmpada, diminuindo em 54% quando utilizada na tensão de 127 V, um aumento no
consumo de eletricidade em 9% e enquanto que a luminosidade cresce em torno de 21%.
Assim como as outras causas de degradação, não foi possível a incluir a variação de
tensão dentro do MDC devido ausência de informações disponíveis.
6.3.2. Climatologia do Brasil
Uma das formas mais marcantes da influência do clima é seu forte controle sobre a
distribuição da insolação solar e da precipitação, determinantes para a iluminação natural
disponível. No anexo K, é possível observar os valores climatológicos mensais de
precipitação e insolação solar no Brasil, conforme apresentado em INMET (2008).
O Brasil, devido basicamente à sua grande extensão territorial, possui uma grande
variabilidade de climas com distintas características regionais, que por sua vez, são
resultado da interação dinâmica das variáveis atmosféricas. Vale destacar, que a chuva e a
insolação são grandezas inversamente proporcionais, independente do tipo de nebulosidade
envolvida no processo precipitante.
Como características gerais, temos que todas as regiões do Brasil apresentam, de
alguma maneira, uma estação chuvosa e uma estação seca ao longo do ano. Para a maior
parte do Sudeste e do Centro-Oeste, sob influência de sistemas tropicais e de latitudes
médias devido à sua localização, os períodos de chuva são coincidentes, ou seja, a estação
chuvosa concentra-se nos meses de verão e a estiagem, nos meses do inverno, com uma
sazonaliade bem definida. Já na região Norte, o clima equatorial chuvoso garante chuva
praticamente o ano todo. No Nordeste do Brasil, apesar de manter o padrão de estação
chuvosa e seca, o período de sua ocorrência varia, pois a região é largamente influenciado
pelas condições atmosféricas e oceânicas atuantes em escala global. Quanto aos estados do
111
Sul do país, são marcados por uma distribuição quase uniforme de chuva ao longo do ano,
com uma elevação durante o inverno, visto que sofrem a influência dos sistemas de
latitudes médias, especialmente os sistemas frontais (INPE, 1996).
As regiões Sudestes e Centro-Oeste, devido à sua localização latitudinal,
caracterizam-se por ser áreas de transição entre o clima quente tropical e o clima
temperado de latitudes médias. Assim, sua porção sul é afetada pela maioria dos sistemas
frontais e outros associados, como linhas de instabilidade, que atingem o país e provocam
intensa precipitação. Nos meses de inverno, quando estes sistemas de tempo que provocam
chuva não ocorrem ou sua freqüência é significativamente reduzida, estabelece-se a
estação seca do ano.
A região Norte tem a sua estação chuvosa mudando progressivamente ao longo do
ano nas áreas sob influência da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT), caracterizada
por uma banda de nebulosidade e chuva fortemente influenciada pelos ventos e
temperatura da superfície do mar em escala global. Sendo assim, de janeiro a março, a
chuva concentra-se no sul da Amazônia e de abril a junho, no noroeste da região. Como a
distribuição espacial e sazonal da pluviosidade é muito heterogênea no Norte do Brasil, os
períodos de estiagem vão ocorrendo à medida que os mecanismos precipitantes variam
localmente (INPE, 1996).
Assim como a região Norte, o Nordeste do Brasil possui a estação chuvosa
mudando progressivamente ao longo do ano, não só por conta da posição e intensidade da
ZCIT, mas também por outros mecanismos influenciados pela escala global. É a região do
País com a maior variabilidade espacial da distribuição de chuva, podendo ser
identificados vários regimes. A estação chuvosa para a maior parte da região é de abril a
julho e a estação seca ocorre de setembro a dezembro, ou seja, a chuva concentra-se nos
meses de outono/inverno e a estiagem, nos meses de primavera/verão; o oposto do que é
observado nas regiões Sudeste e Centro-Oeste do Brasil. Em geral, no sul e sudeste do
Nordeste, a chuva ocorre principalmente de dezembro a fevereiro; no norte, precipitação
concentra-se de março a maio, e no leste, de maio a julho. Entretanto, fatores locais que
vão desde a topografia e proximidade do litoral ao perfil vertical de umidade disponível,
são primordiais para a definição do padrão estação chuvosa/seca nesta parte do País.
Portanto, é possível observar no interior da região um clima semi-árido, com alto índice de
insolação durante o ano e baixíssima precipitação, até um clima chuvoso como o
observado na costa leste da região.
112
Em contraste ao Nordeste do Brasil, a região Sul é a que apresenta distribuição
espacial e sazonal da chuva mais homogênea no país, visto sua localização latitudinal e
baixa influência de fatores locais como a topografia e a vegetação caso mais uniformes. Os
fenômenos atmosféricos mais importantes para a determinação deste padrão, praticamente
sem estação seca, são a passagem de sistemas frontais, responsáveis por grande parte dos
totais pluviométricos registrados. Apesar de atuarem ao longo de todo o ano na região,
ainda é possível identificar um mínimo de insolação solar no Estado do Paraná, onde
ocorrem maiores valores locais de chuva, devido às características de clima temperado e a
influência de sistemas frontais que contribuem para o aumento da nebulosidade,
principalmente durante os meses de inverno (INMET, 1992 e 2008).
6.3.3. Benefícios da Eficiência Energética
Independente de melhorar o conhecimento sobre o uso de tecnologias eficientes,
ampliar o conceito de eficiência energética em todos os setores da economia deve ser uma
das prioridades nas políticas públicas na área energética.
Para Goldemberg e Lucon (2007), estas políticas podem ser concretizadas por meio
de ações relativamente simples e economicamente atrativas. A eficiência energética reduz
o consumo e diminui a necessidade de investimentos em expansão do sistema, sem
comprometer a qualidade dos serviços prestados aos usuários finais.
A eficiência energética é, sem dúvida, a maneira mais efetiva de reduzir os custos
no setor elétrico e os respectivos impactos ambientais.
6.3.4. Sazonalidade na demanda de energia
O consumo de energia elétrica no Brasil tem características de apresentar um
movimento sazonal, correlacionada basicamente a grande dimensão territorial (com
características climáticas, desenvolvimentos urbanos diferenciados etc) e também aos
hábitos de consumo nos diferentes setores da economia.
O MDC proporcionou estimar a sazonalidade do consumo e respectiva economia de
energia nas mesorregiões do Brasil, dividindo as contribuições dos efeitos devido a
diferença de latitude e das condições climáticas regionais. Este conhecimento sazonal da
demanda de energia é extremamente importante para o planejamento na geração,
transmissão e distribuição da energia elétrica no País, pois estes são definidos entre outros
fatores, pelos picos de consumo e tem o objetivo de manter o equilíbrio seguro entre a
oferta e a demanda de eletricidade.
113
Em complementação, o conhecimento do padrão sazonal regionalizado permite
melhorar a eficiência no uso das águas acumuladas nos reservatórios e o equilíbrio de
necessidade na geração termo-elétrica, com benefícios diretos para a sociedade.
6.3.5. Sazonalidade na iluminação pública
No caso da IP, que apesar de funcionar essencialmente no período noturno, pois
raros são os escurecimentos diurnos suficientes para que os sistemas sejam acionados, os
períodos de operação da iluminação também têm uma sazonaliade, em função da latitude e
do clima, conforme detalhado no item 6.2.
Diferente da iluminação residencial, a IP tem a operação independente da demanda
específica dos usuários, logo a IP é muito mais susceptível pela variação de latitude. Neste
caso, o efeito clima provoca uma variação positiva no TU, que pode ampliar ou reduzir a
sazonalidade. Isto é, o efeito latitude e clima podem ter uma correlação positiva ou
negativa, conforme as características climáticas de uma determinada mesorregião.
Na tabela 6.5, temos as correlações de algumas mesorregiões analisadas, entre a
insolação solar e a diferença o dia astronômico e da insolação, que correspondente a
contribuição do efeito clima na demanda de iluminação.
Tabela 6.8 – Correlações entre a insolação e a diferença entre o dia astronômico e da insolação (efeito clima) de algumas mesorregiões analisadas. (fonte: elaboração do autor)
Mesorregião Insolação Justificativa
Distrito Federal e Leste Rondoniense
Diferença Td-I (efeito clima)
(-) correlação negativa
(aumenta a amplitude do TU e do consumo de energia)
Estação seca ocorre no inverno e chuvoso no verão
Metropolitana de Porto Alegre e Sudoeste Rio-Grandense
Diferença Td-I (efeito clima)
(+) correlação positiva
(diminui a amplitude do TU e do consumo de energia diminui)
Inverno com chuva mais intensa
Metropolitana de São Paulo e Centro Oeste Paranaense
Diferença Td-I (efeito clima)
sem correlação definida A insolação não tem grandes variações ao longo do ano
Em relação às amplitudes do consumo de energia no Brasil, Oliveira et al (2000),
destaca que encontrou as menores amplitudes na IP e sugere que não existe grande
diferença TU ao longo do ano. Destaca, que este resultado é surpreendente, pois era de se
114
esperar uma amplitude maior na região sul, onde o dia claro é muito mais longo no verão
que no inverno. Este resultado é exatamente o efeito clima do MDC, como apresentado na
tabela 6.5, isto é, mesmo com a variação da latitude, o clima na região sul, em particular o
Estado do Rio Grande do Sul, tende a reduzir a amplitude, pois a diferenças entre o dia
astronômico e a insolação solar não tem grandes variações ao longo do ano, já que a
estação chuvosa ocorre no inverno e compensa o efeito latitude.
6.3.6. Eficiência energética na iluminação residencial
O consumo de energia no setor residencial está intimamente ligado à posse e uso de
eletrodomésticos, níveis de renda e condições climáticas, conforme vimos neste trabalho.
No Brasil, a iluminação é um dos maiores usos finais de energia elétrica nas residências e
muitas vezes uma grande possibilidade para redução do consumo de energia. Uma redução
do consumo de eletricidade significativa (acima de 50%) é tecnicamente viável
empregando o uso de tecnologias mais eficiente e melhor uso da iluminação natural.
Atualmente, grandes variedades de tecnologia eficiente na iluminação já estão
disponíveis no mercado, como as LFC, LFCirc, FT, lâmpadas de vapor de sódio, reatores
eletrônicos, sensores de presença e refletores para luminárias, entre outros. Entretanto, os
custos envolvidos ainda são elevados, considerando a condição de renda da maioria da
população brasileira. Programas como o Procel e demais ações correlacionadas das
concessionárias de energia elétrica são fundamentais para difundir em grande escala o uso
destas tecnologias na iluminação.
Ao difundir o uso de tecnologias eficientes em iluminação, os ganhos diretos e
indiretos são significantes. Somente considerando o Fator Procel – FP, na economia de
energia potencial estimada pelo MDC para o ano de 2005, tivemos a possibilidade de
deixar de consumir quase 4.600 GWh.ano-1, o equivalente ao consumo de mais de 3
milhões de residências em um ano. Como uma aproximação, baseado no crescimento de
domicílios brasileiro, no ano 2008 temos o potencial de consumo evitado somente na
iluminação residencial de mais de 6.000 GWh.ano-1, o equivalente a investimentos na
expansão do setor elétrico da ordem de R$ 5 bilhões (ELETROBRÁS, 2006a).
Ao analisarmos os valores totais de economia de energia devido ao uso de
tecnologias eficientes, que é aplicação integral de LE na iluminação residencial, tivemos o
potencial de consumo evitado para 2005 de aproximadamente 23.000 GWh.ano-1, com uma
RDP de 11.152 MW, que é quase a potencia instalada da Usina Hidrelétrica de Itaipu.
115
6.3.7. Eficiência energética na iluminação pública
A redução do consumo na IP é baseada em ações de políticas públicas,
particularmente dos municípios brasileiros e/ou proporcionadas por ações das
concessionárias de energia elétrica. Desde da implementação há oito anos, o ReLuz tem
estimulado a substituição dos pontos de iluminação mais antigos e a expansão já com as
novas LE.
No ano de 2005, o Procel estimou uma economia de energia na IP de 62.170
MWh.ano-1, já o MDC estimou uma economia de 67.758 MWh.ano-1, superior em quase
5.600 MWh.ano-1 devido ao ajuste do modelo considerando o efeito clima na operação dos
pontos de IP. Vale destacar, que todos estes valores foram baseados em apenas 400 mil
pontos de substituição/expansão no ano de 2005.
Baseado na perspectiva do próprio ReLuz, para substituição de 5 milhões de
lâmpadas e a expansão de 1 milhão de novos pontos da rede de IP (ELETROBRÁS, 2006a)
ou mesmo na estimativa aproximada de um total de 13 milhões de pontos de IP espalhados
no Brasil (FRÓES DA SILVA, 2006), o potencial de economia de energia ou consumo
evitado é extremante relevante. Em uma primeira aproximação, teríamos o potencial de
deixar de consumir mais de 2.000 GWh.ano-1 somente na IP.
Como apresentado no item 3.3, vale destacar a operação da IP é muito mais
relevante para a redução na demanda de ponta, pois o seu funcionamento coincide com o
horário de pico do Sistema Elétrico Brasileiro. Também como uma primeira aproximação,
considerando a substituição dos 13 milhões de pontos de IP, teríamos o potencial de RDP
da ordem de 500 MW, equivalente a 1/6 da potencia prevista na polêmica Usina
Hidrelétrica de São Antonio, no Rio Madeira (Rondônia).
6.3.8. Comparação entre os métodos
a) Iluminação residencial
Para uma comparação mais direta de todos os termos e variáveis utilizadas entre o
Método do Procel/Eletrobrás e do Método por Demanda Climática, são apresentados na
tabela 6.9 as principais características destes métodos para o setor de iluminação
residencial.
116
Tabela 6.9 – Tabela geral comparativa entre as diferentes características do métodos Procel/Eletrobrás e do MDC para o setor residencial (fonte: elaboração do autor).
Característica Método Procel (atual) MDC (proposto) Observação
Parque de lâmpadas Estimado pela importação anual de LE
Estimado pela nº total de domicílio com eletricidade e nº de lâmpadas por domicílio
Eletrobrás, (2006a) e tabela 4.1
LFT na EE? Não Não Item 5.1.1 e 5.2
Utiliza Redução Média de Potência Sim Sim Tabela 5.1 e 5.3
Percentual de vendas estimuladas pelo Selo Procel – FP
20% 20% Tabela 5.1 e 5.3
Fator de Coincidência de Ponta 0,7 0,7 Tabela 5.1 e 5.3
Escala espacial dos resultados Nacional Por mesorregião Item 5.1 e 5.2
Escala temporal dos resultados Anual Mensal Item 5.1 e 5.2
Valor do TU Constante Variável Tabela 5.1 e item 5.2.1
Considera efeitos externos no TU? Não, pois TU é fixo Sim, efeito da latitude e do clima Item 5.1 e 5.2
Determinação do TU (latitude) n.a. )).Td(12.(TU).TU-(1TUL ijctecteij Lβαα −++= Equação 5.9
Determinação do TU (clima) n.a. )).I(Td)Td12(.(TU).TU-(1TUC ijijijctecteij Cβαα −+−++= Equação 5.13
Equação básica para estimar EE PN.RMP.TU.FEE = ).FPCE(CEEE PEELB −= Equação 5.1 e 5.17/5.18
Equação básica para estimar RDP FPN.RMP.FCP.RDP= RMP.FCP.FP.NRDPRDP
137
1total i
ii ==∑
=
Equação 5.2 e 5.19
Obs: n.a. = não aplicável
117
b) Iluminação pública
Na tabela 6.10 temos as principais características dos Métodos do Procel/Eletrobrás
e do Método por Demanda Climática, para uma comparação mais direta de todos os termos
e variáveis utilizadas nos métodos aplicados para iluminação pública.
118
Tabela 6.10 – Tabela geral comparativa entre as diferentes características do métodos Procel/Eletrobrás e do MDC para iluminação pública (fonte: elaboração do autor).
Característica Método Procel (atual) MDC (proposto) Observação
Número de pontos substituídos e de expansão
Relatórios individuais das Concessionárias de Energia Elétrica
Valores do Procel, separados por UF e estimados por mesorregião
Item 5.1.2 e anexos
H e J
Utiliza Redução Média de Potencia Não Sim Item 5.1.2 e tabela 5.7
Percentual estimuladas pelo Procel/ReLuz – FP
100% 100% Item 5.1.2 e tabela 5.7
Fator de Coincidência de Ponta 1,0 1,0 Item 5.1.2 e tabela 5.7
Escala espacial dos resultados Nacional Por mesorregião atendida pelo ReLuz Item 5.1.2 e 5.2.2
Escala temporal dos resultados Anual Mensal Item 5.1.2 e 5.2.2
Valor do TU Constante Variável Tabela 5.2 e item 5.2.2
Considera efeitos externos no TU? Não, pois TU é fixo Sim, efeito da latitude e do clima Item 5.1.2 e 5.2.2
Determinação do TU (latitude) n.a. )Td(12TUTUL ijpadij −+= Equação 5.21
Determinação do TU (clima) n.a. Cijijijpadij ).I-(Td)Td(12TUTUC β+−+= Equação 5.23
Equação básica para estimar EE IP2211 )].TUR(P-)RN.[(PEE ++=
ijeii j
ijtotal .RMP.TUNEEEE137
1
12
12
==∑∑= =
Equação 5.3 e 5.24
Equação básica para estimar RDP IP2211 )].FCPR(P-)RN.[(PRDP ++=
.RMP.FCPNRDPRDP137
1total i
ii ==∑
=
Equação 5.4 e 5.25
Obs: n.a. = não aplicável
119
CCAAPPÍÍ TTUULL OO 77:: CCOONNCCLL UUSSÕÕEESS EE RREECCOOMM EENNDDAAÇÇÕÕEESS
7.1. ILUMINAÇÃO RESIDENCIAL
Para a iluminação residencial, o Método por Demanda Climática – MDC conseguiu
representar bem o consumo total observado em 2005, que apesar da limitação de dados e
informações disponíveis, tem uma boa aproximação da realidade.
Nos resultados gerais de economia de energia real, estimulada pelas ações do
Procel, o MDC para o efeito latitude se aproximou do valor de referência do Procel, com
uma variação inferior a 3%, considerando que ambos os casos os valores anuais de tempo
de utilização – TU na iluminação residencial são fixos. Já o MDC para efeito clima, que
trabalha com TU variável, tem um aumento na economia de energia da ordem de 47%. Isto
é plenamente justificado, pois no caso do efeito clima, a redução da luminosidade do
ambiente e da insolação solar, com o respectivo aumento da nebulosidade, provoca um
aumento de demanda de energia por iluminação, devido ao escurecimento local. Portanto
no MDC, o efeito clima sempre provocará um aumento na demanda de iluminação, que
conseqüentemente, também trará uma ampliação no consumo evitado de energia devido ao
uso de tecnologias mais eficientes.
Como o MDC se enquadra dentro de diretrizes internacional do M&V, estabelecida
pelo PIMVP, através do uso de linha de base para uma avaliação quantitativa dos PEE,
também foi possível determinar a economia potencial total, caso as LE tivesse uma
aplicação integral nos domicílios brasileiros. Baseado no mercado de 2005, com uma
estimativa de 423 milhões lâmpadas, o consumo evitado poderia chegar a 23 GWh.ano-1, o
que é relevante, mesmo considerando outros PEE pelo mundo (tabela 3.2).
Para a redução de demanda de ponta, o MDC apresentou um valor superior em
quase 2,5 vezes do obtido pelo Procel. Como a RDP não trabalha com TU, é basicamente
em função do número de lâmpadas em uso no horário de pico do Sistema Elétrico
120
Brasileiro. Conforme apresentado no item 6.1.1., os dois métodos determinam o número de
lâmpadas por estimativas completamente diferentes. Naturalmente, no aperfeiçoamento do
MDC, a RDP precisa de uma atenção especial, inclusive na determinação regional do Fator
de Coincidência de Ponta – FCP, que é uma estimativa aproximada da Eletrobrás.
Na sazonalidade global de economia de energia, é possível observar tanto no real,
como no potencial estimado, que nos meses junho a agosto são os valores mais baixos.
Sem considerar as condições climáticas do Brasil, este resultado demonstra estar
equivocado, pois as noites mais longas ocorrem no inverno, que no Brasil é justamente
nestes meses. Entretanto, a densidade demográfica mais elevada do País coincide com as
mesorregiões que possuem o inverno mais seco, portanto devido às características
climáticas de pouca nebulosidade, ocorre um aumento na insolação solar e uma redução na
demanda de iluminação.
Entretanto, a grande inovação do MDC são os resultados mensais de economia de
energia, com a divisão por mesorregião. Nos resultados para as mesorregiões com valores
máximos e mínimos de insolação (item 6.1.2.), vemos a relação inversamente proporcional
ao consumo de energia, principalmente no caso do cenário potencial. Isto é, nas
mesorregiões os maiores valores de insolação, menor é a demanda energia por iluminação.
Esta característica também é observada nos resultados obtidos para as mesorregiões com
padrões invertidos, que também tem outra característica bastante relevante na redução da
sazonalidade. No caso do Distrito Federal, o TU da iluminação tem uma grande amplitude
na sazonalidade devido a variação da insolação, que no caso da Metropolitana de Porto
Alegre, tem a amplitude reduzida devido a compensação entre os efeitos latitude e clima.
Isto é, na época do ano com as noites mais longas (inverno), é também o período com os
maiores índices de precipitação, que conseqüentemente reduz a insolação solar. No verão,
o padrão é o oposto, noites mais curtas, com o período de menor precipitação e mais
insolação, logo para as mesorregiões com este padrão climático, existe uma redução da
sazonalidade na economia de energia.
Através da analise individual, também foi possível determinar um ranking das
mesorregiões que possuem os maiores valores de economia de energia real e potencial
estimado. No cenário real, a relação das mesorregiões é também uma função do grau de
penetração das LE nos respectivos mercados, mas para o cenário potencial, o ranking é de
fato a relação das mesorregiões com os maiores ganhos potenciais por domicílio. Neste
caso, os maiores valores estão associados as mesorregiões com as maiores densidades
121
demográficas e também com os maiores números de lâmpadas por domicílio em uso no
Brasil.
Já para recomendação de trabalho futuros, podemos apresentar uma série de
sugestões, que podem melhorar o MDC e reduzir as incertezas associadas, através de um
maior detalhamento das informações que deve ser classificada por mesorregiões e de forma
mais refinada, por município, sendo elas:
� ajustar empiricamente os termos α e β específico para a iluminação
residencial;
� número de lâmpadas por domicílio;
� porcentagem de eletrificação residencial;
� grau de penetração das LE por domicílio;
� influência dos hábitos de consumo e faixa de renda;
� influência da variação da tensão;
� influência do horário de verão (e inverno, eventualmente)
� ajustar o fator de coincidência de ponta;
� realizar análise de sensibilidade e cálculo de incerteza dos resultados.
122
7.2. ILUMINAÇÃO PÚBLICA
Assim como para a iluminação residencial, o MDC também conseguiu representar
bem economia de energia estimada em 2005 para IP, que apesar da aproximação utilizando
redução média de potencia e sem determinar a linha de base, mostra que o MDC é também
aplicável na IP.
Nos resultados gerais de economia de energia real, o MDC para o efeito latitude
obteve o mesmo valor de referência do Procel, pois em ambos os casos, os valores do TU
anual na IP são fixos. No MDC para efeito clima, que trabalha com TU variável, existe um
pequena aumento na economia de energia da ordem de 9%. Na IP, em que o TU é função
predominante pela duração da noite (efeito latitude), o efeito clima, isto é a redução da
insolação solar com o respectivo aumento da nebulosidade, também provoca um aumento
da demanda de energia por iluminação, devido ao escurecimento do ambiente. Esta
demanda pode ser através do acionamento antecipado ou do desligamento posterior do
ponto de IP no determinado dia. Vale destacar, que em pouquíssimos casos, também deve
ocorrer o acionamento do ponto devido ao escurecimento do céu decorrente de uma
tempestade severa, com altos índices de precipitação.
Assim como para a iluminação residencial, na IP, o efeito clima sempre provocará
um aumento na demanda de iluminação, mas proporcionalmente menor que na iluminação
residencial, pois a IP tem a operação independente da demanda do usuário.
Conseqüentemente, isso trará uma ampliação no consumo evitado de energia devido ao uso
de LE no ponto de IP.
O MDC trabalha com a redução média de potencia dos pontos de IP. Apesar desta
limitação, pois os Procel desenvolve os resultados a partir da redução de potência
individual de cada ponto, a RDP estimada pelo MDC é numericamente igual ao obtido
pelo Procel, pois em ambos os casos, foi utilizada o mesmo número de pontos substituídos
e/ou expandidos pelo ReLuz em 2005.
Na determinação do TU na IP, apesar da variação no efeito latitude, a média anual é
numericamente igual ao Procel, pois os períodos do ano com as noites mais longas e com
as mais curtas são compensadas uma pela outra. No efeito clima, existe um pequeno
aumento, que dependendo a mesorregião, pode ser entre 5% e 12% do valor anual do
Procel (TU fixo). Considerando que a Aneel tem uma resolução normativa para determinar
o TU na IP, somente esta variação em função das condições climáticas regionais
justificaria o aperfeiçoamento de um método mais detalhado, como é a proposta do MDC.
123
Nos casos extremos analisados para IP, vemos que também existe uma relação
inversamente proporcional entre a insolação solar e a economia de energia, mas na IP o
fator predominante do TU é a duração da noite, isto é, a sazonalidade na economia de
energia devido ao efeito latitude é mais relevante, sendo que o efeito clima provoca um
incremento no TU, que pode ampliar ou reduzir a amplitude a sazonalidade. Esta
característica pode ser observada ao compararmos as duas curvas de economia de energia,
no efeito latitude e no clima.
Para as mesorregiões com padrões invertidos, esta característica é mais relevante.
No caso do Leste Rondoniense, a economia de energia tem uma pequena amplitude na
sazonalidade devido a insolação e da latitude mais baixa. Para o Sudoeste Rio-Grandense,
tem a amplitude mais pronunciada devido a latitude mais alta. Diferente do efeito na
iluminação residencial, nas mesorregiões em que na época do ano com as noites mais
longas (inverno) ocorre também o período com os menores índices de precipitação (seca),
com aumento da insolação solar, existe a tendência de reduzir a sazonalidade da economia
de energia. Nas curvas comparativas entre os cenários, vemos que a economia de energia
no efeito clima tem um incremento no valor em relação ao efeito latitude, mas a curva fica
mais suave (menos amplitude) para a mesorregião que segue este padrão climático.
Como recomendação para trabalho futuros específicos na IP, segue abaixo
sugestões, para melhorar o MDC e reduzir as incertezas, seja através de um detalhamento
das informações que deve ser classificada por mesorregiões ou de forma mais refinada, por
município:
� trabalhar com a redução de potência individual (por ponto de IP);
� detalhamento do número de pontos substituídos e de expansão,
anualmente pelo ReLuz;
� ajustar empiricamente os termos α e β específico para a IP;
� determinar o número total de pontos de IP no Brasil (linha de base);
� influência da variação da tensão;
� ajustar o fator de coincidência de ponta com a influência do horário de
verão;
� realizar análise de sensibilidade e cálculo de incerteza dos resultados.
124
7.3. CONCLUSÃO FINAL
Com a grande dimensão territorial do Brasil, planejar as ações dos PEE, a análise
da sazonalidade do consumo de energia devido às condições climáticas regionais é uma
ferramenta relevante neste processo, conforme os resultados debatidos neste trabalho.
Além disso, considerando que os recursos financeiros são limitados, priorizar os PEE para
as mesorregiões que apresentam os maiores índices em evitar o consumo de energia em
iluminação, é uma forma de estabelecer critérios técnicos na implantação destas ações de
políticas pública.
É recomendável que estas ações de conservação de energia, associados as
características regionais brasileiras, devem ser inseridas no planejamento energético
nacional, principalmente junto aos tomadores de decisão (policy marckers), que através de
políticas públicas ou de ações específicas da iniciativa privada, possibilita melhorar o
planejamento dos PEE, seja das Concessionárias de Energia Elétrica, do Estado ou da
própria Eletrobrás.
Conforme apresentado neste trabalho, o uso de tecnologias eficientes e ações de
racionalização energética oferecem a maior e melhor oportunidade para reduzir os enormes
custos financeiros em novos investimentos do setor elétrico, seja na geração, transmissão
ou distribuição, além de poder reduzir os impactos sócio-ambientais associados.
125
CCAAPPÍÍ TTUULL OO 88:: RREEFFEERRÊÊNNCCII AASS BBII BBLL II OOGGRRÁÁFFII CCAASS
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OLIVEIRA, L.L.; VIANELLO, R.L.; FERREIRA, N.J. Meteorologia fundamental. 1º
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137
AANNEEXXOOSS
138
ANEXO A – Relação das mesorregiões e domicílios eletrificados estimados em 2005
N. Mesorregião Geográfica UF Domicílios 2000
(unid.)% cresc. resid.
2000-2005Domicílios
2005 (unidades)
% iluminação elétrica
Num. domicílios c/ eletricidade
1 Vale do Acre AC 98.313 25,6% 123.513 85,6% 105.727
2 Vale do Juruá AC 31.126 25,6% 39.104 85,6% 33.473
3 Agreste Alagoano AL 133.711 17,1% 156.519 96,3% 150.727
4 Leste Alagoano AL 424.887 17,1% 497.362 96,3% 478.959
5 Sertão Alagoano AL 90.767 17,1% 106.250 96,3% 102.318
6 Centro Amazonense AM 461.935 44,4% 667.141 92,5% 617.106
7 Norte Amazonense AM 17.285 44,4% 24.964 92,5% 23.091
8 Sudoeste Amazonense AM 49.566 44,4% 71.585 92,5% 66.216
9 Sul Amazonense AM 42.152 44,4% 60.877 92,5% 56.311
10 Norte do Amapá AP 6.905 37,1% 9.464 98,3% 9.303
11 Sul do Amapá AP 91.671 37,1% 125.643 98,3% 123.507
12 Centro Norte Baiano BA 502.812 16,3% 584.880 91,2% 533.410
13 Centro Sul Baiano BA 571.717 16,3% 665.031 91,2% 606.508
14 Extremo Oeste Baiano BA 112.880 16,3% 131.304 91,2% 119.749
15 Metropolitana de Salvador BA 964.182 16,3% 1.121.553 91,2% 1.022.856
16 Nordeste Baiano BA 345.082 16,3% 401.405 91,2% 366.082
17 Sul Baiano BA 477.736 16,3% 555.711 91,2% 506.808
18 Vale São-Franciscano da Bahia BA 195.994 16,3% 227.984 91,2% 207.921
19 Centro-Sul Cearense CE 87.988 21,4% 106.783 95,6% 102.084
20 Jaguaribe CE 117.222 21,4% 142.261 95,6% 136.002
21 Metropolitana de Fortaleza CE 710.542 21,4% 862.319 95,6% 824.377
22 Noroeste Cearense CE 264.390 21,4% 320.866 95,6% 306.747
23 Norte Cearense CE 198.227 21,4% 240.570 95,6% 229.985
24 Sertões Cearenses CE 197.114 21,4% 239.219 95,6% 228.693
25 Sul Cearense CE 182.405 21,4% 221.368 95,6% 211.628
26 Distrito Federal DF 547.656 23,4% 675.709 99,8% 674.358
27 Central Espírito-santense ES 473.913 19,7% 567.334 99,6% 565.065
28 Litoral Norte Espírito-santense ES 118.120 19,7% 141.405 99,6% 140.839
29 Noroeste Espírito-santense ES 104.566 19,7% 125.179 99,6% 124.678
30 Sul Espírito-santense ES 144.497 19,7% 172.981 99,6% 172.289
31 Centro Goiano GO 719.955 21,5% 874.495 99,0% 865.750
32 Leste Goiano GO 229.402 21,5% 278.644 99,0% 275.857
33 Noroeste Goiano GO 62.386 21,5% 75.777 99,0% 75.020
34 Norte Goiano GO 76.063 21,5% 92.390 99,0% 91.466
35 Sul Goiano GO 310.209 21,5% 376.796 99,0% 373.028
36 Centro Maranhense MA 185.227 16,8% 216.261 84,0% 181.659
37 Leste Maranhense MA 257.318 16,8% 300.431 84,0% 252.362
38 Norte Maranhense MA 471.313 16,8% 550.280 84,0% 462.235
39 Oeste Maranhense MA 266.392 16,8% 311.025 84,0% 261.261
40 Sul Maranhense MA 55.246 16,8% 64.502 84,0% 54.182
139
N. Mesorregião Geográfica UF Domicílios 2000 (unid.)
% cresc. resid. 2000-2005
Domicílios 2005
(unidades)
% iluminação elétrica
Num. domicílios c/ eletricidade
41 Campo das Vertentes MG 137.615 18,1% 162.463 98,1% 159.376
42 Central Mineira MG 104.455 18,1% 123.315 98,1% 120.972
43 Jequitinhonha MG 157.799 18,1% 186.291 98,1% 182.752
44 Metropolitana de Belo Horizonte MG 1.490.049 18,1% 1.759.093 98,1% 1.725.670
45 Noroeste de Minas MG 86.808 18,1% 102.482 98,1% 100.535
46 Norte de Minas MG 344.440 18,1% 406.632 98,1% 398.906
47 Oeste de Minas MG 234.434 18,1% 276.764 98,1% 271.505
48 Sul/Sudoeste de Minas MG 619.668 18,1% 731.556 98,1% 717.656
49 Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba MG 538.780 18,1% 636.062 98,1% 623.977
50 Vale do Mucuri MG 94.601 18,1% 111.682 98,1% 109.560
51 Vale do Rio Doce MG 399.666 18,1% 471.830 98,1% 462.865
52 Zona da Mata MG 556.943 18,1% 657.505 98,1% 645.012
53 Centro Norte de Mato Grosso do Sul MS 231.075 20,8% 279.151 99,5% 277.755
54 Leste de Mato Grosso do Sul MS 89.347 20,8% 107.936 99,5% 107.396
55 Pantanais Sul Mato-grossense MS 54.232 20,8% 65.515 99,5% 65.188
56 Sudoeste de Mato Grosso do Sul MS 188.248 20,8% 227.414 99,5% 226.277
57 Centro-Sul Mato-grossense MT 239.599 22,6% 293.674 94,3% 276.934
58 Nordeste Mato-grossense MT 58.442 22,6% 71.632 94,3% 67.549
59 Norte Mato-grossense MT 178.499 22,6% 218.784 94,3% 206.313
60 Sudeste Mato-grossense MT 97.387 22,6% 119.366 94,3% 112.562
61 Sudoeste Mato-grossense MT 71.978 22,6% 88.223 94,3% 83.194
62 Baixo Amazonas PA 124.716 30,1% 162.296 89,9% 145.904
63 Marajó PA 66.630 30,1% 86.707 89,9% 77.950
64 Metropolitana de Belém PA 479.537 30,1% 624.033 89,9% 561.006
65 Nordeste Paraense PA 285.971 30,1% 372.141 89,9% 334.555
66 Sudeste Paraense PA 266.100 30,1% 346.283 89,9% 311.308
67 Sudoeste Paraense PA 86.079 30,1% 112.017 89,9% 100.703
68 Agreste Paraibano PB 285.152 10,6% 315.259 98,0% 308.954
69 Borborema PB 70.755 10,6% 78.225 98,0% 76.661
70 Mata Paraibana PB 296.562 10,6% 327.874 98,0% 321.316
71 Sertão Paraibano PB 196.909 10,6% 217.699 98,0% 213.345
72 Agreste Pernambucano PE 505.964 14,4% 578.867 98,0% 567.289
73 Mata Pernambucana PE 281.801 14,4% 322.405 98,0% 315.957
74 Metropolitana de Recife PE 860.124 14,4% 984.056 98,0% 964.375
75 São Francisco Pernambucano PE 104.107 14,4% 119.107 98,0% 116.725
76 Sertão Pernambucano PE 216.765 14,4% 247.998 98,0% 243.038
77 Centro-Norte Piauiense PI 311.058 17,4% 365.106 88,2% 322.024
78 Norte Piauiense PI 128.160 17,4% 150.429 88,2% 132.678
79 Sudeste Piauiense PI 114.473 17,4% 134.363 88,2% 118.508
80 Sudoeste Piauiense PI 107.675 17,4% 126.384 88,2% 111.471
81 Centro Ocidental Paranaense PR 96.822 16,8% 113.085 98,8% 111.728
82 Centro Oriental Paranaense PR 170.627 16,8% 199.286 98,8% 196.895
83 Centro-Sul Paranaense PR 134.556 16,8% 157.157 98,8% 155.271
84 Metropolitana de Curitiba PR 864.853 16,8% 1.010.117 98,8% 997.996
85 Noroeste Paranaense PR 182.354 16,8% 212.983 98,8% 210.427
140
N. Mesorregião Geográfica UF Domicílios 2000 (unid.)
% cresc. resid. 2000-2005
Domicílios 2005
(unidades)
% iluminação elétrica
Num. domicílios c/ eletricidade
86 Norte Central Paranaense PR 519.428 16,8% 606.673 98,8% 599.393
87 Norte Pioneiro Paranaense PR 154.347 16,8% 180.272 98,8% 178.109
88 Oeste Paranaense PR 313.154 16,8% 365.753 98,8% 361.364
89 Sudeste Paranaense PR 98.904 16,8% 115.516 98,8% 114.130
90 Sudoeste Paranaense PR 129.231 16,8% 150.937 98,8% 149.126
91 Baixadas RJ 132.543 16,2% 154.060 99,9% 153.906
92 Centro Fluminense RJ 131.409 16,2% 152.742 99,9% 152.590
93 Metropolitana do Rio de Janeiro RJ 3.443.914 16,2% 4.003.010 99,9% 3.999.007
94 Noroeste Fluminense RJ 86.107 16,2% 100.086 99,9% 99.986
95 Norte Fluminense RJ 196.117 16,2% 227.955 99,9% 227.727
96 Sul Fluminense RJ 263.673 16,2% 306.479 99,9% 306.172
97 Agreste Potiguar RN 91.444 19,5% 109.235 97,5% 106.504
98 Central Potiguar RN 89.093 19,5% 106.426 97,5% 103.766
99 Leste Potiguar RN 310.564 19,5% 370.986 97,5% 361.711
100 Oeste Potiguar RN 180.892 19,5% 216.085 97,5% 210.683
101 Leste Rondoniense RO 230.946 24,1% 286.524 93,6% 268.186
102 Madeira-Guaporé RO 116.248 24,1% 144.223 93,6% 134.993
103 Norte de Roraima RR 60.862 30,9% 79.675 94,4% 75.214
104 Sul de Roraima RR 13.589 30,9% 17.790 94,4% 16.793
105 Noroeste Rio-grandense RS 568.727 13,9% 647.717 98,9% 640.592
106 Nordeste Rio-grandense RS 272.169 13,9% 309.970 98,9% 306.561
107 Centro Ocidental Rio-grandense RS 156.058 13,9% 177.733 98,9% 175.778
108 Centro Oriental Rio-grandense RS 220.978 13,9% 251.669 98,9% 248.901
109 Metropolitana de Porto Alegre RS 1.336.301 13,9% 1.521.898 98,9% 1.505.157
110 Sudoeste Rio-grandense RS 214.992 13,9% 244.852 98,9% 242.159
111 Sudeste Rio-grandense RS 272.814 13,9% 310.705 98,9% 307.287
112 Grande Florianópolis SC 232.548 20,2% 279.595 99,8% 279.035
113 Norte Catarinense SC 282.101 20,2% 339.173 99,8% 338.494
114 Oeste Catarinense SC 303.888 20,2% 365.367 99,8% 364.637
115 Serrana SC 108.576 20,2% 130.542 99,8% 130.281
116 Sul Catarinense SC 232.660 20,2% 279.729 99,8% 279.170
117 Vale do Itajaí SC 338.969 20,2% 407.545 99,8% 406.730
118 Agreste Sergipano SE 102.086 26,3% 128.944 96,8% 124.818
119 Leste Sergipano SE 287.771 26,3% 363.482 96,8% 351.850
120 Sertão Sergipano SE 46.878 26,3% 59.211 96,8% 57.317
121 Araçatuba SP 183.720 17,7% 216.200 99,8% 215.767
122 Araraquara SP 204.197 17,7% 240.297 99,8% 239.816
123 Assis SP 148.378 17,7% 174.610 99,8% 174.260
124 Bauru SP 368.953 17,7% 434.180 99,8% 433.312
125 Campinas SP 919.100 17,7% 1.081.587 99,8% 1.079.424
126 Itapetininga SP 200.473 17,7% 235.915 99,8% 235.443
127 Litoral Sul Paulista SP 112.905 17,7% 132.865 99,8% 132.600
128 Macro Metropolitana Paulista SP 611.162 17,7% 719.209 99,8% 717.771
129 Marília SP 118.225 17,7% 139.126 99,8% 138.848
130 Metropolitana de São Paulo SP 5.375.122 17,7% 6.325.389 99,8% 6.312.738
131 Piracicaba SP 338.794 17,7% 398.689 99,8% 397.892
141
N. Mesorregião Geográfica UF Domicílios 2000 (unid.)
% cresc. resid. 2000-2005
Domicílios 2005
(unidades)
% iluminação elétrica
Num. domicílios c/ eletricidade
132 Presidente Prudente SP 231.422 17,7% 272.335 99,8% 271.790
133 Ribeirão Preto SP 591.693 17,7% 696.298 99,8% 694.906
134 São José do Rio Preto SP 425.283 17,7% 500.469 99,8% 499.468
135 Vale do Paraíba Paulista SP 534.725 17,7% 629.259 99,8% 628.000
136 Ocidental do Tocantins TO 186.592 26,8% 236.669 85,0% 201.169
137 Oriental do Tocantins TO 93.689 26,8% 118.833 85,0% 101.008
44.795.101 18,4% 53.052.621 97,2% 51.550.019VALORES TOTAIS
142
ANEXO B – Relação das estações climatológicas representativas por mesorregião
N. Mesorregião Geográfica UF Estação representativaN. Sinótico
(OMM)
Latitude (décimos de
graus)
Período série (19XX)
1 Vale do Acre AC Rio Branco 82915 -9,58 69/90
2 Vale do Juruá AC Tarauacá 82807 -8,10 69/90
3 Agreste Alagoano AL Palmeira dos Índios 82992 -9,27 75/90
4 Leste Alagoano AL Maceió 82994 -9,40 61/90
5 Sertão Alagoano AL Paulo Afonso/BA (*) 82986 -9,24 61/90
6 Centro Amazonense AM Manaus 82331 -3,08 61/90
7 Norte Amazonense AM Barcelos 82113 -0,59 64/90
8 Sudoeste Amazonense AM Tefé(*) 82317 -3,22 69/90
9 Sul Amazonense AM Porto Velho/RO (*) 82825 -8,46 75/90
10 Norte do Amapá AP Macapá(*) 82098 -0,02 68/90
11 Sul do Amapá AP Macapá 82098 -0,02 68/90
12 Centro Norte Baiano BA Jacobina 83186 -11,11 61/90
13 Centro Sul Baiano BA Ituaçu 83292 -13,49 61/90
14 Extremo Oeste Baiano BA Barreiras 83236 -12,09 61/90
15 Metropolitana de Salvador BA Salvador 83229 -13,01 61/90
16 Nordeste Baiano BA Serrinha 83190 -11,38 61/90
17 Sul Baiano BA Canavieiras 83398 -15,40 61/90
18 Vale São-Franciscano da Bahia BA Barra 83179 -11,05 61/90
19 Centro-Sul Cearense CE Iguatu 82686 -6,22 61/90
20 Jaguaribe CE Morada Nova 82588 -6,05 61/90
21 Metropolitana de Fortaleza CE Fortaleza 82397 -3,46 61/90
22 Noroeste Cearense CE Sobral 82392 -3,42 61/90
23 Norte Cearense CE Guaramiranga 82487 -4,17 61/90
24 Sertões Cearenses CE Crateús 82583 -5,10 61/90
25 Sul Cearense CE Campos Sales 82777 -7,00 61/90
26 Distrito Federal DF Brasília 83377 -15,47 63/90
27 Central Espírito-santense ES Linhares(*) 83597 -19,24 70/90
28 Litoral Norte Espírito-santense ES Linhares 83597 -19,24 70/90
29 Noroeste Espírito-santense ES Aimorés/MG(*) 83595 -19,29 73/90
30 Sul Espírito-santense ES Cachoeiro de Itapemirim 83646 -20,51 61/90
31 Centro Goiano GO Goiânia 83423 -16,40 61/90
32 Leste Goiano GO Formosa 83379 -15,32 61/90
33 Noroeste Goiano GO Goiás 83374 -15,55 61/90
34 Norte Goiano GO Paranã/TO (*) 83231 -12,33 66/90
35 Sul Goiano GO Catalão 83526 -18,11 61/90
36 Centro Maranhense MA Barra do Corda 82571 -5,30 71/90
37 Leste Maranhense MA Caxias 82476 -4,52 66/90
38 Norte Maranhense MA São Luiz 82280 -2,32 71/90
39 Oeste Maranhense MA Imperatriz 82564 -5,32 76/90
40 Sul Maranhense MA Carolina 82765 -7,20 76/90
143
N. Mesorregião Geográfica UF Estação representativaN. Sinótico
(OMM)
Latitude (décimos de
graus)
Período série (19XX)
41 Campo das Vertentes MG Barbacena 83689 -21,15 61/90
42 Central Mineira MG Pompéu 83570 -19,13 73/90
43 Jequitinhonha MG Itamarandiba 83488 -17,51 63/90
44 Metropolitana de Belo Horizonte MG Belo Horizonte 83587 -19,56 61/90
45 Noroeste de Minas MG João Pinheiro 83481 -17,42 61/90
46 Norte de Minas MG Montes Claros 83437 -16,43 69/90
47 Oeste de Minas MG Bambuí 83582 -20,00 72/90
48 Sul/Sudoeste de Minas MG São Lourenço 83736 -22,06 61/90
49 Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba MG Uberaba 83577 -19,45 61/90
50 Vale do Mucuri MG Teófilo Otoni 83492 -17,51 70/90
51 Vale do Rio Doce MG Governador Valadares 83543 -18,51 67/90
52 Zona da Mata MG Viçosa 83642 -20,45 61/90
53 Centro Norte de Mato Grosso do Sul MS Campo Grande 83611 -20,27 61/90
54 Leste de Mato Grosso do Sul MS Três Lagoas 83618 -20,47 61/90
55 Pantanais Sul Mato-grossense MS Corumbá 83552 -19,05 75/90
56 Sudoeste de Mato Grosso do Sul MS Ponta Porã 83702 -22,32 61/90
57 Centro-Sul Mato-grossense MT Cuiabá 83361 -15,33 61/90
58 Nordeste Mato-grossense MT Aragarças/GO(*) 83368 -15,54 68/70
59 Norte Mato-grossense MT Diamantino 83309 -14,24 62/90
60 Sudeste Mato-grossense MT Coxim/MS(*) 83512 -18,30 73/90
61 Sudoeste Mato-grossense MT Cáceres(*) 83405 -16,03 71/90
62 Baixo Amazonas PA Porto de Moz 82184 -1,44 66/90
63 Marajó PA Breves 82188 -1,40 71/89
64 Metropolitana de Belém PA Belém 82191 -1,27 72/90
65 Nordeste Paraense PA Tracuateua 82145 -1,05 73/90
66 Sudeste Paraense PA Conceição Araguaia 82861 -8,15 66/90
67 Sudoeste Paraense PA Altamira 82353 -3,12 67/90
68 Agreste Paraibano PB Campina Grande 82795 -7,13 61/90
69 Borborema PB Monteiro 82792 -7,53 61/90
70 Mata Paraibana PB João Pessoa 82798 -7,06 61/90
71 Sertão Paraibano PB São Gonçalo 82689 -6,45 61/90
72 Agreste Pernambucano PE Garanhuns 82893 -8,53 64/89
73 Mata Pernambucana PE Surubim(*) 82797 -7,50 61/90
74 Metropolitana de Recife PE Recife 82900 -8,03 61/90
75 São Francisco Pernambucano PE Cabrobó 82886 -8,31 61/90
76 Sertão Pernambucano PE Triunfo 82789 -7,51 61/90
77 Centro-Norte Piauiense PI Teresina 82578 -5,05 61/90
78 Norte Piauiense PI Parnaíba 82287 -2,55 61/90
79 Sudeste Piauiense PI Picos 82780 -7,04 61/90
80 Sudoeste Piauiense PI Floriano 82678 -6,46 61/90
81 Centro Ocidental Paranaense PR Campo Mourão 83783 -24,03 67/90
82 Centro Oriental Paranaense PR Castro 83813 -24,47 61/89
83 Centro-Sul Paranaense PR Porto União/SC(*) 83864 -26,14 61/90
84 Metropolitana de Curitiba PR Curitiba 83842 -25,25 61/90
85 Noroeste Paranaense PR Maringá(*) 83767 -23,25 61/89
144
N. Mesorregião Geográfica UF Estação representativaN. Sinótico
(OMM)
Latitude (décimos de
graus)
Período série (19XX)
86 Norte Central Paranaense PR Londrina 83766 -23,23 61/90
87 Norte Pioneiro Paranaense PR Jacarezinho 83769 -23,09 61/90
88 Oeste Paranaense PR Guaíra 83775 -24,05 63/90
89 Sudeste Paranaense PR Porto União/SC(*) 83864 -26,14 61/90
90 Sudoeste Paranaense PR Foz do Iguaçu(*) 83826 -25,33 61/75
91 Baixadas RJ Rio de Janeiro(*) 83743 -22,55 73/90
92 Centro Fluminense RJ Nova Friburgo 83695 -22,17 61/90
93 Metropolitana do Rio de Janeiro RJ Rio de Janeiro 83743 -22,55 73/90
94 Noroeste Fluminense RJ Itaperuna 83695 -21,12 69/90
95 Norte Fluminense RJ Itaperuna(*) 83695 -21,12 69/90
96 Sul Fluminense RJ Angra dos Reis 83788 -23,01 61/90
97 Agreste Potiguar RN Ceará-Mirim(*) 82596 -5,39 61/90
98 Central Potiguar RN Florânia 82691 -6,07 61/90
99 Leste Potiguar RN Ceará-Mirim 82596 -5,39 61/90
100 Oeste Potiguar RN Apodi 82590 -5,39 61/90
101 Leste Rondoniense RO Diamantino/MT (*) 83309 -14,24 62/90
102 Madeira-Guaporé RO Porto Velho 82825 -8,46 75/90
103 Norte de Roraima RR Barcelos/AM(*) 82113 -0,59 64/90
104 Sul de Roraima RR Barcelos/AM(*) 82113 -0,59 64/90
105 Noroeste Rio-grandense RS Iraí 83881 -27,11 61/90
106 Nordeste Rio-grandense RS Bom Jesus 83919 -28,40 61/90
107 Centro Ocidental Rio-grandense RS Santa Maria 83936 -29,42 61/90
108 Centro Oriental Rio-grandense RS Santa Maria(*) 83936 -29,42 61/90
109 Metropolitana de Porto Alegre RS Porto Alegre 83967 -30,01 61/90
110 Sudoeste Rio-grandense RS Bagé 83980 -31,20 61/90
111 Sudeste Rio-grandense RS Santa Vitória do Palmar 83997 -33,31 61/90
112 Grande Florianópolis SC Florianópolis 83897 -27,35 61/90
113 Norte Catarinense SC Porto União 83864 -26,14 61/90
114 Oeste Catarinense SC Chapecó 83883 -27,07 73/90
115 Serrana SC São Joaquim 83920 -28,17 61/90
116 Sul Catarinense SC Torres/RS(*) 83948 -29,20 61/90
117 Vale do Itajaí SC Indaial 83872 -26,54 71/87
118 Agreste Sergipano SE Cipó/BA (*) 83192 -11,05 61/90
119 Leste Sergipano SE Aracajú 83096 -10,55 61/90
120 Sertão Sergipano SE Paulo Afonso/BA (*) 82986 -9,24 61/90
121 Araçatuba SP Catanduva(*) 83676 -21,08 61/90
122 Araraquara SP São Carlos 83726 -22,01 61/90
123 Assis SP Jacarezinho/PR(*) 83769 -23,09 61/90
124 Bauru SP São Carlos(*) 83726 -22,01 61/90
125 Campinas SP São Simão(*) 83669 -21,29 78/89
126 Itapetininga SP Itapeva 83774 -23,57 69/89
127 Litoral Sul Paulista SP Santos (*) 83782 -23,56 61/90
128 Macro Metropolitana Paulista SP Itapeva(*) 83774 -23,57 69/89
129 Marília SP São Carlos(*) 83726 -22,01 61/90
130 Metropolitana de São Paulo SP São Paulo 83781 -23,30 61/90
131 Piracicaba SP São Carlos(*) 83726 -22,01 61/90
145
N. Mesorregião Geográfica UF Estação representativaN. Sinótico
(OMM)
Latitude (décimos de
graus)
Período série (19XX)
132 Presidente Prudente SP Maringá/PR(*) 83767 -23,25 61/89
133 Ribeirão Preto SP Franca 83630 -20,33 61/90
134 São José do Rio Preto SP Catanduva 83676 -21,08 61/90
135 Vale do Paraíba Paulista SP Campos do Jordão 83714 -22,44 61/90
136 Ocidental do Tocantins TO Peixe 83228 -12,03 75/90
137 Oriental do Tocantins TO Porto Nacional 83064 -10,43 61/90
Obs: (*) = Estação Climatológica do INMET mais próxima geograficamente da respectiva Mesorregião.
146
ANEXO C – Características gerais das mesorregiões com valores de insolação solar (I) máximo, mínimo e intermediário.
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ Total ou média (ano)
Radiação solar global diária (MJ/m2) 21,8 21,6 22,2 20,4 19,3 17,4 18,6 22,2 23,7 25,2 24,0 22,2 21,8Precipitação mensal (mm) 120,0 183,7 248,6 178,2 72,5 48,8 23,3 21,6 14,1 20,3 23,0 49,2 1.003Insolação mensal (horas) 263,3 218,3 222,7 216,1 253,9 245,8 268,4 297,6 264,5 243,3 287,6 276,4 3.057,9Insolação diária (horas) 8,5 7,8 7,2 7,2 8,2 8,2 8,7 9,6 8,8 7,8 9,6 8,9 8,4Duração dia (latitute) 12,3 12,2 12,0 11,9 11,7 11,6 11,7 11,8 12,0 12,2 12,3 12,4 12,0Diferença (lat-insola) 3,8 4,4 4,9 4,7 3,5 3,4 3,0 2,2 3,2 4,3 2,7 3,5 3,6TU diário - latitude 2,51 2,60 2,71 2,84 2,95 3,00 2,97 2,88 2,76 2,63 2,53 2,48 2,74TU diário - clima 3,50 3,62 3,71 3,67 3,45 3,44 3,35 3,18 3,37 3,60 3,28 3,42 3,47Eco. Real - Latit 392 406 424 444 460 468 465 451 431 412 395 388 428Eco. Potencial - Latit 739 765 800 837 868 883 876 850 814 776 746 731 807Eco. Real - Clima 547 565 580 574 539 537 523 497 527 562 512 535 542Eco. Potencial - Clima 1.031 1.066 1.093 1.083 1.017 1.013 987 938 993 1.060 965 1.008 1.021
Radiação solar global diária (MJ/m2) 19,9 19,7 18,9 16,9 14,6 12,1 14,3 16,9 17,2 18,8 20,2 20,1 17,5Precipitação mensal (mm) 278,1 231,5 169,8 71,0 57,4 34,5 24,7 32,3 75,0 131,3 185,1 278,2 1.569Insolação mensal (horas) 221,2 174,7 213,8 199,8 200,2 183,8 218,3 227,9 197,0 182,1 189,2 260,1 2.468,1Insolação diária (horas) 7,1 6,2 6,9 6,7 6,5 6,1 7,0 7,4 6,6 5,9 6,3 8,4 6,8Duração dia (latitute) 13,2 12,7 12,1 11,5 10,9 10,7 10,8 11,3 11,9 12,5 13,1 13,3 12,0Diferença (lat-insola) 6,0 6,5 5,2 4,8 4,5 4,5 3,8 3,9 5,3 6,7 6,8 4,9 5,2TU diário - latitude 1,91 2,22 2,65 3,10 3,48 3,67 3,58 3,25 2,82 2,36 1,99 1,81 2,74TU diário - clima 3,92 4,02 3,78 3,72 3,66 3,68 3,52 3,54 3,81 4,06 4,07 3,70 3,79Eco. Real - Latit 196 228 272 319 358 377 368 334 289 243 204 186 281Eco. Potencial - Latit 657 765 911 1.067 1.197 1.261 1.231 1.119 968 812 683 623 941Eco. Real - Clima 403 413 389 382 376 378 361 363 391 417 418 380 389Eco. Potencial - Clima 1.349 1.382 1.301 1.278 1.258 1.265 1.210 1.217 1.309 1.396 1.399 1.271 1.303
Radiação solar global diária (MJ/m2) 16,2 11,7 12,8 12,1 9,5 8,3 10,1 9,0 10,0 11,2 15,4 18,2 12,0Precipitação mensal (mm) 192,8 156,2 141,8 110,7 124,6 127,2 89,8 84,1 126,4 145,6 115,8 158,4 1.573Insolação mensal (horas) 110,6 95,9 108,9 98,8 98,2 99,7 111,7 91,1 76,0 106,1 114,9 98,1 1.210,0Insolação diária (horas) 3,6 3,4 3,5 3,3 3,2 3,3 3,6 2,9 2,5 3,4 3,8 3,2 3,3Duração dia (latitute) 13,3 12,8 12,1 11,4 10,8 10,5 10,7 11,2 11,9 12,6 13,2 13,5 12,0Diferença (lat-insola) 9,8 9,4 8,6 8,1 7,6 7,2 7,0 8,2 9,3 9,2 9,4 10,3 8,7TU diário - latitude 1,81 2,16 2,64 3,15 3,57 3,78 3,68 3,32 2,82 2,32 1,89 1,70 2,74TU diário - clima 4,66 4,60 4,46 4,38 4,29 4,21 4,18 4,41 4,61 4,56 4,59 4,77 4,48Eco. Real - Latit 274 328 400 478 542 574 559 504 429 351 288 257 415Eco. Potencial - Latit 500 598 730 872 989 1.047 1.020 918 782 641 524 469 758Eco. Real - Clima 708 698 678 665 652 639 635 669 700 693 696 724 680Eco. Potencial - Clima 1.291 1.273 1.235 1.212 1.189 1.166 1.157 1.220 1.277 1.263 1.270 1.321 1.239
Sertão Paraibano
Sul/Sudoeste de Minas
Centro Oriental Paranaense
147
ANEXO D – Características gerais das mesorregiões com valores de insolação solar (I) padrão anual em U, U invertido e intermediário
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ Total/ média (a no)
Radiação solar global diária (MJ/m2) 18,3 18,4 18,1 17,8 16,8 16,5 17,5 18,8 18,5 18,6 17,5 17,2 17,8Precipitação mensal (mm) 241,4 214,7 188,9 123,8 39,3 8,8 11,8 12,8 51,9 172,1 238,0 248,6 1.552Insolação mensal (horas) 157,4 157,5 180,9 201,1 234,3 253,4 265,3 262,9 203,2 168,2 142,5 138,1 2.365Insolação diária (horas) 5,1 5,6 5,8 6,7 7,6 8,4 8,6 8,5 6,8 5,4 4,8 4,5 6,5Duração dia (latitute) 12,8 12,5 12,1 11,6 11,3 11,1 11,2 11,5 11,9 12,4 12,7 12,9 12,0Diferença (lat-insola) 7,7 6,9 6,3 4,9 3,7 2,7 2,6 3,0 5,2 6,9 8,0 8,4 5,5TU diário - latitude 2,17 2,39 2,68 2,99 3,25 3,37 3,31 3,09 2,79 2,48 2,23 2,11 2,74TU diário - clima DF 4,27 4,10 3,99 3,74 3,50 3,29 3,28 3,35 3,77 4,12 4,32 4,41 3,85Eco. Real - Latit 291 320 359 400 435 452 444 414 374 332 298 282 367Eco. Potencial - Latit 709 778 873 974 1.058 1.099 1.080 1.007 910 809 726 687 892Eco. Real - Clima 572 550 534 500 469 441 440 449 505 552 579 591 515Eco. Potencial - Clima 1.391 1.337 1.300 1.218 1.141 1.073 1.070 1.093 1.229 1.343 1.408 1.437 1.253
Radiação solar global diária (MJ/m2) 17,1 16,2 14,8 13,1 11,2 10,7 11,2 12,8 13,3 16,2 17,5 17,0 17,6Precipitação mensal (mm) 238,7 217,4 159,8 75,8 73,6 55,7 44,1 38,9 80,5 123,6 145,8 200,9 1.455Insolação mensal (horas) 148,6 144,5 144,6 140,0 152,4 145,2 164,4 156,5 125,8 135,6 144,7 130,4 1.733Insolação diária (horas) 4,8 5,2 4,7 4,7 4,9 4,8 5,3 5,0 4,2 4,4 4,8 4,2 4,7Duração dia (latitute) 13,3 12,8 12,1 11,4 10,9 10,6 10,7 11,2 11,9 12,6 13,1 13,4 12,0Diferença (lat-insola) 8,5 7,6 7,5 6,8 6,0 5,8 5,4 6,2 7,7 8,2 8,3 9,2 7,3TU diário - latitude 1,86 2,19 2,64 3,13 3,53 3,73 3,63 3,29 2,82 2,34 1,94 1,75 2,74TU diário - clima SP 4,40 4,24 4,23 4,11 3,96 3,92 3,85 3,99 4,28 4,37 4,38 4,55 4,19Eco. Real - Latit 191 225 271 321 362 383 373 338 290 240 199 180 281Eco. Potencial - Latit 639 754 909 1.075 1.213 1.281 1.249 1.130 970 804 667 602 941Eco. Real - Clima 452 436 435 422 406 403 396 410 440 448 449 467 430Eco. Potencial - Clima 1.514 1.459 1.455 1.413 1.360 1.349 1.325 1.372 1.472 1.501 1.505 1.564 1.441
Radiação solar global diária (MJ/m2) 22,5 19,3 17,5 12,9 10,1 8,3 9,0 10,2 13,1 17,4 19,9 21,9 16,1Precipitação mensal (mm) 100,1 108,6 104,4 86,1 94,6 132,7 121,7 140,0 139,5 114,3 104,2 101,2 1.347Insolação mensal (horas) 239,0 208,1 200,7 180,3 166,1 136,0 148,6 151,1 151,2 201,9 216,6 245,2 2.245Insolação diária (horas) 7,7 7,4 6,5 6,0 5,4 4,5 4,8 4,9 5,0 6,5 7,2 7,9 6,2Duração dia (latitute) 13,7 13,1 12,2 11,3 10,5 10,1 10,3 11,0 11,8 12,8 13,5 13,9 12,0Diferença (lat-insola) 6,0 5,6 5,7 5,2 5,1 5,6 5,5 6,1 6,8 6,3 6,3 6,0 5,9TU diário - latitude 1,55 2,00 2,61 3,26 3,80 4,07 3,94 3,47 2,85 2,20 1,66 1,41 2,74TU diário - clima POA 3,90 3,84 3,88 3,81 3,80 3,90 3,88 3,98 4,10 3,97 3,97 3,90 3,91Eco. Real - Latit 236 304 396 495 577 618 599 527 432 334 253 214 415Eco. Potencial - Latit 430 555 723 902 1.052 1.127 1.092 962 788 609 461 390 757Eco. Real - Clima 592 583 589 578 577 592 588 604 623 603 602 591 593Eco. Potencial - Clima 1.079 1.062 1.073 1.054 1.052 1.079 1.073 1.101 1.136 1.100 1.098 1.078 1.082
Metropolitana de Porto Alegre
Distrito Federal
Metropolitana de São Paulo
148
ANEXO E – Parque total estimado de lâmpadas no Brasil para o ano 2005 no setor residencial PARQUE TOTAL ESTIMADO DE LÂMPADAS NO BRASIL - ANO 2 005
51.550.019423.842.149
Domicílios c/ luz elétricaParque de lâmpadas - Residencial DIVISÃO DO PARQUE ESTIMADO DE LÂMPADAS POR TIPO - A NO 2005RESIDENCIAL LFT LFC LFCircular Total L.I.
Total 2005 67.035.429 137.405.327 7.231.859 212.169.533Mercado 15,8% 32,4% 1,7% 50,1%
N. Mesorregião GeográficaTodas
lâmpadasLFT (só
tubulares)LFC LFCirc LI
1 Vale do Acre 729.516 306.608 210.925 11.101 200.881
2 Vale do Juruá 230.965 97.072 66.779 3.515 63.599
3 Agreste Alagoano 1.160.602 165.800 501.169 26.377 467.255
4 Leste Alagoano 3.687.988 526.855 1.592.540 83.818 1.484.774
5 Sertão Alagoano 787.851 112.550 340.208 17.906 317.187
6 Centro Amazonense 4.258.030 1.789.607 1.231.126 64.796 1.172.501
7 Norte Amazonense 159.330 66.965 46.067 2.425 43.873
8 Sudoeste Amazonense 456.890 192.026 132.101 6.953 125.810
9 Sul Amazonense 388.549 163.303 112.341 5.913 106.992
10 Norte do Amapá 64.191 26.979 18.560 977 17.676
11 Sul do Amapá 852.199 358.171 246.397 12.968 234.664
12 Centro Norte Baiano 4.107.258 586.751 1.773.589 93.347 1.653.571
13 Centro Sul Baiano 4.670.114 667.159 2.016.640 106.139 1.880.176
14 Extremo Oeste Baiano 922.069 131.724 398.166 20.956 371.223
15 Metropolitana de Salvador 7.875.994 1.125.142 3.400.997 179.000 3.170.855
16 Nordeste Baiano 2.818.828 402.690 1.217.221 64.064 1.134.853
17 Sul Baiano 3.902.423 557.489 1.685.137 88.691 1.571.105
18 Vale São-Franciscano da Bahia 1.600.992 228.713 691.337 36.386 644.555
19 Centro-Sul Cearense 786.050 112.293 339.431 17.865 316.462
20 Jaguaribe 1.047.215 149.602 452.206 23.800 421.606
21 Metropolitana de Fortaleza 6.347.700 906.814 2.741.052 144.266 2.555.568
22 Noroeste Cearense 2.361.955 337.422 1.019.935 53.681 950.917
23 Norte Cearense 1.770.881 252.983 764.699 40.247 712.952
24 Sertões Cearenses 1.760.938 251.563 760.405 40.021 708.949
25 Sul Cearense 1.629.534 232.791 703.662 37.035 656.046
26 Distrito Federal 5.664.604 741.793 1.921.919 101.154 2.899.738
27 Central Espírito-santense 4.916.064 565.065 1.234.667 64.982 3.051.350
28 Litoral Norte Espírito-santense 1.225.300 140.839 307.733 16.196 760.531
29 Noroeste Espírito-santense 1.084.699 124.678 272.422 14.338 673.262
30 Sul Espírito-santense 1.498.918 172.289 376.452 19.813 930.363
31 Centro Goiano 7.272.304 952.326 2.467.389 129.863 3.722.727
32 Leste Goiano 2.317.202 303.443 786.194 41.379 1.186.187
33 Noroeste Goiano 630.164 82.522 213.806 11.253 322.584
34 Norte Goiano 768.316 100.613 260.679 13.720 393.305
35 Sul Goiano 3.133.438 410.331 1.063.131 55.954 1.604.022
36 Centro Maranhense 1.398.778 199.825 604.018 31.790 563.144
37 Leste Maranhense 1.943.187 277.598 839.104 44.163 782.322
38 Norte Maranhense 3.559.212 508.459 1.536.933 80.891 1.432.930
39 Oeste Maranhense 2.011.711 287.387 868.694 45.721 809.910
40 Sul Maranhense 417.201 59.600 180.155 9.482 167.964
PARQUE TOTAL ESTIMADO DE LÂMPADAS EM RESIDENCIAIS B RASILEIRAS (LFT+LFC+LFCirc+LI) - EM UNIDADES (2005)
149
N. Mesorregião GeográficaTodas
lâmpadasLFT (só
tubulares)LFC LFCirc LI
41 Campo das Vertentes 1.386.572 159.376 348.237 18.328 860.631
42 Central Mineira 1.052.460 120.972 264.325 13.912 653.251
43 Jequitinhonha 1.589.940 182.752 399.313 21.016 986.859
44 Metropolitana de Belo Horizonte 15.013.333 1.725.670 3.770.590 198.452 9.318.620
45 Noroeste de Minas 874.654 100.535 219.669 11.562 542.889
46 Norte de Minas 3.470.485 398.906 871.610 45.874 2.154.094
47 Oeste de Minas 2.362.094 271.505 593.239 31.223 1.466.127
48 Sul/Sudoeste de Minas 6.243.608 717.656 1.568.079 82.530 3.875.343
49 Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba 5.428.602 623.977 1.363.390 71.757 3.369.477
50 Vale do Mucuri 953.174 109.560 239.389 12.599 591.625
51 Vale do Rio Doce 4.026.927 462.865 1.011.360 53.229 2.499.472
52 Zona da Mata 5.611.608 645.012 1.409.352 74.176 3.483.067
53 Centro Norte de Mato Grosso do Sul 2.333.145 305.531 791.603 41.663 1.194.348
54 Leste de Mato Grosso do Sul 902.129 118.136 306.080 16.109 461.804
55 Pantanais Sul Mato-grossense 547.576 71.706 185.785 9.778 280.307
56 Sudoeste de Mato Grosso do Sul 1.900.724 248.904 644.889 33.942 972.990
57 Centro-Sul Mato-grossense 2.326.247 304.628 789.263 41.540 1.190.817
58 Nordeste Mato-grossense 567.409 74.304 192.514 10.132 290.459
59 Norte Mato-grossense 1.733.032 226.945 587.993 30.947 887.148
60 Sudeste Mato-grossense 945.523 123.818 320.802 16.884 484.018
61 Sudoeste Mato-grossense 698.829 91.513 237.103 12.479 357.734
62 Baixo Amazonas 1.006.738 423.122 291.079 15.320 277.218
63 Marajó 537.854 226.055 155.510 8.185 148.105
64 Metropolitana de Belém 3.870.941 1.626.917 1.119.207 58.906 1.065.911
65 Nordeste Paraense 2.308.429 970.209 667.437 35.128 635.654
66 Sudeste Paraense 2.148.025 902.793 621.059 32.687 591.485
67 Sudoeste Paraense 694.851 292.039 200.903 10.574 191.336
68 Agreste Paraibano 2.378.944 339.849 1.027.271 54.067 957.757
69 Borborema 590.289 84.327 254.898 13.416 237.649
70 Mata Paraibana 2.474.134 353.448 1.068.376 56.230 996.080
71 Sertão Paraibano 1.642.757 234.680 709.372 37.335 661.370
72 Agreste Pernambucano 4.368.127 624.018 1.886.237 99.276 1.758.597
73 Mata Pernambucana 2.432.866 347.552 1.050.556 55.292 979.466
74 Metropolitana de Recife 7.425.689 1.060.813 3.206.547 168.766 2.989.563
75 São Francisco Pernambucano 898.785 128.398 388.112 20.427 361.848
76 Sertão Pernambucano 1.871.392 267.342 808.101 42.532 753.418
77 Centro-Norte Piauiense 2.479.581 354.226 1.070.728 56.354 998.273
78 Norte Piauiense 1.021.620 145.946 441.154 23.219 411.302
79 Sudeste Piauiense 912.515 130.359 394.041 20.739 367.376
80 Sudoeste Piauiense 858.325 122.618 370.640 19.507 345.559
81 Centro Ocidental Paranaense 904.994 212.282 360.880 18.994 312.837
82 Centro Oriental Paranaense 1.594.848 374.100 635.970 33.472 551.305
83 Centro-Sul Paranaense 1.257.693 295.014 501.524 26.396 434.758
84 Metropolitana de Curitiba 8.083.767 1.896.192 3.223.527 169.659 2.794.389
85 Noroeste Paranaense 1.704.460 399.812 679.680 35.773 589.196
86 Norte Central Paranaense 4.855.085 1.138.847 1.936.040 101.897 1.678.301
87 Norte Pioneiro Paranaense 1.442.679 338.406 575.290 30.278 498.704
88 Oeste Paranaense 2.927.045 686.591 1.167.205 61.432 1.011.818
89 Sudeste Paranaense 924.454 216.847 368.640 19.402 319.564
90 Sudoeste Paranaense 1.207.920 283.339 481.677 25.351 417.553
150
N. Mesorregião GeográficaTodas
lâmpadasLFT (só
tubulares)LFC LFCirc LI
91 Baixadas 1.338.986 153.906 336.286 17.699 831.095
92 Centro Fluminense 1.327.530 152.590 333.408 17.548 823.984
93 Metropolitana do Rio de Janeiro 34.791.365 3.999.007 8.737.831 459.886 21.594.640
94 Noroeste Fluminense 869.877 99.986 218.469 11.498 539.923
95 Norte Fluminense 1.981.228 227.727 497.584 26.189 1.229.728
96 Sul Fluminense 2.663.697 306.172 668.986 35.210 1.653.329
97 Agreste Potiguar 820.080 117.154 354.126 18.638 330.162
98 Central Potiguar 798.996 114.142 345.021 18.159 321.674
99 Leste Potiguar 2.785.174 397.882 1.202.689 63.299 1.121.304
100 Oeste Potiguar 1.622.260 231.751 700.521 36.870 653.118
101 Leste Rondoniense 1.850.484 777.740 535.031 28.160 509.554
102 Madeira-Guaporé 931.452 391.480 269.311 14.174 256.487
103 Norte de Roraima 518.974 218.119 150.051 7.897 142.906
104 Sul de Roraima 115.874 48.701 33.503 1.763 31.907
105 Noroeste Rio-grandense 5.188.794 1.217.125 2.069.112 108.901 1.793.657
106 Nordeste Rio-grandense 2.483.140 582.465 990.191 52.115 858.370
107 Centro Ocidental Rio-grandense 1.423.799 333.978 567.762 29.882 492.177
108 Centro Oriental Rio-grandense 2.016.098 472.912 803.950 42.313 696.923
109 Metropolitana de Porto Alegre 12.191.774 2.859.799 4.861.658 255.877 4.214.440
110 Sudoeste Rio-grandense 1.961.485 460.101 782.172 41.167 678.044
111 Sudeste Rio-grandense 2.489.025 583.845 992.537 52.239 860.404
112 Grande Florianópolis 2.260.186 530.167 901.284 47.436 781.299
113 Norte Catarinense 2.741.803 643.139 1.093.336 57.544 947.784
114 Oeste Catarinense 2.953.556 692.809 1.177.776 61.988 1.020.982
115 Serrana 1.055.275 247.534 420.807 22.148 364.786
116 Sul Catarinense 2.261.275 530.423 901.718 47.459 781.675
117 Vale do Itajaí 3.294.516 772.788 1.313.739 69.144 1.138.845
118 Agreste Sergipano 961.098 137.300 415.020 21.843 386.936
119 Leste Sergipano 2.709.246 387.035 1.169.902 61.574 1.090.736
120 Sertão Sergipano 441.337 63.048 190.577 10.030 177.681
121 Araçatuba 1.877.177 215.767 471.452 24.813 1.165.144
122 Araraquara 2.086.402 239.816 523.999 27.579 1.295.008
123 Assis 1.516.066 174.260 380.759 20.040 941.007
124 Bauru 3.769.812 433.312 946.786 49.831 2.339.883
125 Campinas 9.390.991 1.079.424 2.358.542 124.134 5.828.891
126 Itapetininga 2.048.352 235.443 514.442 27.076 1.271.391
127 Litoral Sul Paulista 1.153.618 132.600 289.730 15.249 716.038
128 Macro Metropolitana Paulista 6.244.606 717.771 1.568.329 82.544 3.875.962
129 Marília 1.207.975 138.848 303.382 15.967 749.778
130 Metropolitana de São Paulo 54.920.819 6.312.738 13.793.332 725.965 34.088.784
131 Piracicaba 3.461.660 397.892 869.394 45.758 2.148.616
132 Presidente Prudente 2.364.576 271.790 593.862 31.256 1.467.668
133 Ribeirão Preto 6.045.679 694.906 1.518.369 79.914 3.752.491
134 São José do Rio Preto 4.345.369 499.468 1.091.337 57.439 2.697.126
135 Vale do Paraíba Paulista 5.463.603 628.000 1.372.181 72.220 3.391.202
136 Ocidental do Tocantins 1.388.064 583.389 401.331 21.123 382.220
137 Oriental do Tocantins 696.955 292.923 201.511 10.606 191.915
423.842.149 67.035.429 137.405.327 7.231.859 212.169.533VALORES TOTAIS
151
ANEXO F – Características gerais das mesorregiões com valores de insolação solar (I) máximo, mínimo e intermediário para o ReLuz.
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ Total/ média (ano)
Insolação mensal (horas) 110,6 95,9 108,9 98,8 98,2 99,7 111,7 91,1 76,0 106,1 114,9 98,1 1.210Insol. média diária (horas) 3,6 3,4 3,5 3,3 3,2 3,3 3,6 2,9 2,5 3,4 3,8 3,2 3,3Duração dia (latitute) 13,3 12,8 12,1 11,4 10,8 10,5 10,7 11,2 11,9 12,6 13,2 13,5 12,0Diferença (lat-insola) 9,8 9,4 8,6 8,1 7,6 7,2 7,0 8,2 9,3 9,2 9,4 10,3 8,7TU diário - latitude 10,7 11,2 11,9 12,6 13,2 13,5 13,3 12,8 12,1 11,4 10,8 10,5 12,0TU diário - clima 12,3 12,7 13,3 13,9 14,5 14,7 14,5 14,2 13,7 12,9 12,4 12,2 13,4Eco. Real - Latit 385 404 428 455 476 487 482 463 438 412 390 380 433Eco. Real - Clima 444 460 480 504 523 531 525 513 494 467 446 442 486
Insolação mensal (horas) 189,8 195,5 215,1 228,9 237,1 240,1 256,5 255,6 210,1 190,5 181,7 165,1 2.566Insol. média diária (horas) 6,1 7,0 6,9 7,6 7,6 8,0 8,3 8,2 7,0 6,1 6,1 5,3 7,0Duração dia (latitute) 13,0 12,6 12,1 11,5 11,1 10,8 10,9 11,4 11,9 12,5 12,9 13,2 12,0Diferença (lat-insola) 6,9 5,7 5,2 3,9 3,4 2,8 2,7 3,1 4,9 6,3 6,9 7,8 5,0TU diário - latitude 11,0 11,4 11,9 12,5 12,9 13,2 13,1 12,6 12,1 11,5 11,1 10,8 12,0TU diário - clima 12,1 12,3 12,8 13,1 13,5 13,6 13,5 13,2 12,9 12,6 12,2 12,1 12,8Eco. Real - Latit 396 410 429 450 467 475 471 457 437 416 399 391 433Eco. Real - Clima 438 444 461 474 488 493 488 476 466 455 441 439 463
Insolação mensal (horas) 245,9 212,2 222,1 212,5 243,0 237,6 247,6 283,2 283,5 262,1 283,6 267,4 3.001Insol. média diária (horas) 7,9 7,6 7,2 7,1 7,8 7,9 8,0 9,1 9,5 8,5 9,5 8,6 8,2Duração dia (latitute) 12,3 12,2 12,0 11,9 11,8 11,7 11,7 11,8 12,0 12,1 12,2 12,3 12,0Diferença (lat-insola) 4,3 4,6 4,9 4,8 3,9 3,8 3,7 2,7 2,5 3,7 2,8 3,7 3,8TU diário - latitude 11,7 11,8 12,0 12,1 12,2 12,3 12,3 12,2 12,0 11,9 11,8 11,7 12,0TU diário - clima 12,5 12,6 12,8 12,9 12,9 12,9 12,9 12,6 12,4 12,5 12,2 12,3 12,6Eco. Real - Latit 424 427 432 438 442 445 444 440 434 429 424 422 433Eco. Real - Clima 450 455 462 467 466 467 466 456 450 451 441 445 456
Metropolitana de Belo Horizonte
Oeste Potiguar
Centro Oriental Paranaense
152
ANEXO G – Características gerais das mesorregiões com insolação solar (I) padrão anual em U, U invertido e intermediário para o ReLuz.
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ Total/ média (a no)
Insolação mensal (horas) 242,4 198,1 194,6 168,4 161,7 115,9 137,7 134,5 149,1 201,9 220,7 256,9 2.182Insol. média diária (horas) 7,8 7,1 6,3 5,6 5,2 3,9 4,4 4,3 5,0 6,5 7,4 8,3 6,0Duração dia (latitute) 13,8 13,1 12,2 11,2 10,4 10,0 10,2 10,9 11,8 12,8 13,6 14,0 12,0Diferença (lat-insola) 6,0 6,0 5,9 5,6 5,2 6,1 5,8 6,6 6,9 6,3 6,3 5,7 6,0TU diário - latitude 10,2 10,9 11,8 12,8 13,6 14,0 13,8 13,1 12,2 11,2 10,4 10,0 12,0TU diário - clima 11,2 11,9 12,8 13,7 14,5 15,0 14,8 14,2 13,3 12,2 11,4 11,0 13,0Eco. Real - Latit 369 394 426 462 491 506 499 473 439 404 375 361 433Eco. Real - Clima 405 430 462 495 522 543 533 513 481 442 413 396 470
Insolação mensal (horas) 92,8 93,9 117,0 118,1 128,6 131,6 133,2 123,6 114,4 123,2 111,2 95,5 1.383Insol. média diária (horas) 3,0 3,4 3,8 3,9 4,1 4,4 4,3 4,0 3,8 4,0 3,7 3,1 3,8Duração dia (latitute) 13,1 12,7 12,1 11,5 11,0 10,8 10,9 11,3 11,9 12,5 13,0 13,2 12,0Diferença (lat-insola) 10,1 9,3 8,3 7,6 6,9 6,4 6,6 7,3 8,1 8,5 9,3 10,1 8,2TU diário - latitude 10,9 11,3 11,9 12,5 13,0 13,2 13,1 12,7 12,1 11,5 11,0 10,8 12,0TU diário - clima 12,6 12,9 13,3 13,7 14,1 14,3 14,2 13,9 13,4 12,9 12,6 12,5 13,4Eco. Real - Latit 394 409 429 451 468 477 473 458 437 416 398 390 433Eco. Real - Clima 455 465 480 496 510 516 513 502 486 467 454 451 483
Insolação mensal (horas) 147,3 142,2 164,1 187,6 217,0 223,9 263,5 218,6 267,3 189,6 152,6 137,2 2.311Insol. média diária (horas) 4,8 5,1 5,3 6,3 7,0 7,5 8,5 7,1 8,9 6,1 5,1 4,4 6,3Duração dia (latitute) 12,7 12,5 12,1 11,7 11,3 11,2 11,3 11,5 11,9 12,3 12,7 12,8 12,0Diferença (lat-insola) 8,0 7,4 6,8 5,4 4,3 3,7 2,8 4,5 3,0 6,2 7,6 8,4 5,7TU diário - latitude 11,3 11,5 11,9 12,3 12,7 12,8 12,7 12,5 12,1 11,7 11,3 11,2 12,0TU diário - clima 12,6 12,8 13,1 13,2 13,4 13,4 13,2 13,2 12,6 12,7 12,6 12,6 12,9Eco. Real - Latit 407 417 431 445 457 463 461 450 436 421 409 404 433Eco. Real - Clima 455 461 471 478 484 486 477 477 454 459 455 454 468
Ribeirão Preto
Leste Rondoniense
Sudoeste Rio-grandense
153
ANEXO H – Relação de pontos substituídos e expandidos pelo ReLuz em 2005.
num. cidades atendidas 194num. Mesorregiões atendidas 43Estados atendidos 11
Pontos de expansão 3.324Pontos de substituição 389.613Total de pontos 392.937
Dados do ReLuz 2005 (fonte: Elaboração do autor, a partir de Eletrobrás, 2006a)
Obs: Em Eletrobrás (2006a), é informado a participação de 197 cidades no Programa ReLuz em 2005, mas três cidades (ver anexo I) e os respectivos estados (UF) com o número de pontos substituídos/ expandidos não foram listados, portanto elas não foram consideras no presente trabalho, que tem um total de 194 cidades listadas.
ESTADO ExpansãoSubstituição
(melhoria) Nº DE PONTOS
Distrito Federal 0 21.336 21.336
Espírito Santo 0 25.510 25.510
Minas Gerais 389 0 389
Paraná 0 16.461 16.461
Pernambuco 0 13.363 13.363
Rio de Janeiro 2.875 16.473 19.348
Rio Grande do Norte 0 6.758 6.758
Rio Grande do Sul 0 22.223 22.223
Rondônia 60 0 60
Santa Catarina 0 96.030 96.030São Paulo 0 171.459 171.459
3.324 389.613 392.937
RELAÇÃO DE ESTADOS E PONTOS ATENDIDOS PELO RELUZ EM 2005 (fonte: Eletrobrás, 2006a)
154
ANEXO I – Relação das cidades atendidas pelo ReLuz em 2005, com as respectivas mesorregiões.
UF Mesorregião Cidade
DF Distrito Federal Brasília
ES Central Espírito-santense Serra
ES Central Espírito-santense Vila Velha
ES Litoral Norte Espírito-santense Aracruz
ES Litoral Norte Espírito-santense Ibiraçu
MG Metropolitana de Belo Horizonte Belo Horizonte
MG Metropolitana de Belo Horizonte ConfinsMG Metropolitana de Belo Horizonte Lagoa Santa
MG Metropolitana de Belo Horizonte Vespasiano
PE Agreste Pernambucano AngelimPE Agreste Pernambucano Calçado
PE Agreste Pernambucano Passira
PE Agreste Pernambucano Pedra
PE Agreste Pernambucano Riacho das Almas
PE Agreste Pernambucano Sairé
PE Agreste Pernambucano São Joaquim do Monte
PE Mata Pernambucana Sirinhaém
PE Metropolitana de Recife Itapissuma
PE São Francisco Pernambucano Jatobá
PE São Francisco Pernambucano Tacaratu
PE Sertão Pernambucano Brejinho
PE Sertão Pernambucano Carnaíba
PE Sertão Pernambucano Mirandiba
PE Sertão Pernambucano Moreilândia
PE Sertão Pernambucano Solidão
PE Sertão Pernambucano Trindade
PR Centro Oriental Paranaense Castro
PR Noroeste Paranaense Altônia
PR Noroeste Paranaense GuairaçáPR Noroeste Paranaense Iporã
PR Noroeste Paranaense Paraíso do Norte
PR Noroeste Paranaense São Jorge do Patrocínio
PR Oeste Paranaense Toledo
RJ Centro Fluminense Sapucaia
RJ Metropolitana do Rio de Janeiro Niterói
RJ Metropolitana do Rio de Janeiro Petrópolis
RJ Sul Fluminense Barra Mansa
RJ Sul Fluminense Pinheiral
RJ Sul Fluminense Rio das Flores
RELAÇÃO DE CIDADES ATENDIDAS PELO RELUZ EM 2005 (CLASSIFICADAS POR MESORREGIÃO)
155
UF Mesorregião Cidade
RN Agreste Potiguar Bom Jesus
RN Agreste Potiguar Riachuelo
RN Agreste Potiguar Ruy Barbosa
RN Agreste Potiguar SerrinhaRN Central Potiguar Afonso Bezerra
RN Central Potiguar Angicos
RN Central Potiguar Pedro Avelino
RN Leste Potiguar Taipu
RN Oeste Potiguar Doutor SeverianoRN Oeste Potiguar Encanto
RN Oeste Potiguar Frutuoso Gomes
RN Oeste Potiguar José da Penha
RN Oeste Potiguar Messias Targino
RN Oeste Potiguar UmarizalRO Leste Rondoniense Ouro Preto D'oeste
RS Noroeste Rio-grandense Carazinho
RS Sudeste Rio-grandense Pelotas
RS Sudoeste Rio-grandense Bagé
SC Grande Florianópolis BiguaçuSC Grande Florianópolis Florianópolis
SC Grande Florianópolis Palhoça
SC Norte Catarinense Joinville
SC Oeste Catarinense Concórdia
SC Oeste Catarinense VideiraSC Serrana Urubici
SC Sul Catarinense Balneário Arroio do Silva
SC Sul Catarinense Capivari de Baixo
SC Sul Catarinense Criciúma
SC Sul Catarinense GaropabaSC Sul Catarinense Lauro Muller
SC Sul Catarinense Tubarão
SC Vale do Itajaí Itajaí
SC Vale do Itajaí Rio do Sul
SP Araçatuba BiriguiSP Araçatuba Ilha Solteira
SP Araçatuba Valparaíso
SP Araraquara Américo Brasiliense
SP Araraquara Araraquara
SP Araraquara Boa Esperança do SulSP Araraquara Itápolis
SP Araraquara Rincão
SP Araraquara Tabatinga
SP Bauru Arealva
SP Bauru AvaíSP Bauru Bariri
SP Bauru Barra Bonita
SP Bauru Botucatu
SP Bauru Conchas
156
UF Mesorregião Cidade
SP Bauru Dois Córregos
SP Bauru Getulina
SP Bauru Guarantã
SP Bauru Jaú
SP Bauru Lençóis Paulista
SP Bauru Lucianópolis
SP Bauru Promissao
SP Bauru Reginópolis
SP Campinas Aguas de Lindoia
SP Campinas Americana
SP Campinas Campinas
SP Campinas Elias FaustoSP Campinas Espirito Santo do Pinhal
SP Campinas Monte Alegre do Sul
SP Campinas Nova Odessa
SP Campinas Santa Barbara d’Oeste
SP Campinas Santo Antônio de Posse
SP Campinas Santo Antonio do Jardim
SP Campinas São João da Boa Vista
SP Campinas Serra Negra
SP Campinas Valinhos
SP Campinas Vargem Grande do Sul
SP Itapetininga Apiaí
SP Itapetininga Guapiara
SP Itapetininga Itaporanga
SP Itapetininga Nova Campina
SP Itapetininga Ribeirão Branco
SP Itapetininga Taquarivaí
SP Litoral Sul Paulista Itanhaém
SP Litoral Sul Paulista Mongaguá
SP Macro Metropolitana Paulista Itatiba
SP Macro Metropolitana Paulista Jarinu
SP Macro Metropolitana Paulista Morungaba
SP Macro Metropolitana Paulista Piracaia
SP Marília FernãoSP Marília Gália
SP Marília Marília
SP Metropolitana de São Paulo Arujá
SP Metropolitana de São Paulo Franco da Rocha
SP Metropolitana de São Paulo Mairiporã
SP Metropolitana de São Paulo São Paulo
SP Piracicaba Limeira
SP Presidente Prudente Álvares Machado
SP Presidente Prudente Euclides da Cunha Paulista
SP Presidente Prudente Marabá Paulista
157
UF Mesorregião Cidade
SP Presidente Prudente Mirante do Paranapamema
SP Ribeirão Preto Batatais
SP Ribeirão Preto Bebedouro
SP Ribeirão Preto Buritizal
SP Ribeirão Preto Cajuru
SP Ribeirão Preto Cássia dos Coqueiros
SP Ribeirão Preto Fernando Prestes
SP Ribeirão Preto Franca
SP Ribeirão Preto Ituverava
SP Ribeirão Preto Jaboticabal
SP Ribeirão Preto Monte AltoSP Ribeirão Preto Monte Azul Paulista
SP Ribeirão Preto Orlândia
SP Ribeirão Preto Pirangi
SP Ribeirão Preto Pontal
SP Ribeirão Preto Serra Azul
SP Ribeirão Preto Serrana
SP Ribeirão Preto Taiaçu
SP Ribeirão Preto Taquaritinga
SP Ribeirão Preto Vista Alegre do Alto
SP São José do Rio Preto Altair
SP São José do Rio Preto Ariranha
SP São José do Rio Preto Aspásia
SP São José do Rio Preto Bálsamo
SP São José do Rio Preto Cajobi
SP São José do Rio Preto Dirce Reis
SP São José do Rio Preto Embaúba
SP São José do Rio Preto Estrela d'Oeste
SP São José do Rio Preto Floreal
SP São José do Rio Preto Guaraci
SP São José do Rio Preto Guarani d'Oeste
SP São José do Rio Preto JaciSP São José do Rio Preto Jose Bonifacio
SP São José do Rio Preto Macedônia
SP São José do Rio Preto Mirassol
SP São José do Rio Preto Nova Granada
SP São José do Rio Preto Onda Verde
SP São José do Rio Preto Palestina
SP São José do Rio Preto Pindorama
SP São José do Rio Preto Potirendaba
SP São José do Rio Preto Rubinéia
SP São José do Rio Preto Santa Adélia
158
UF Mesorregião Cidade
SP São José do Rio Preto Santa Clara d'Oeste
SP São José do Rio Preto Santa Salete
SP São José do Rio Preto Santana da Ponte Pensa
SP São José do Rio Preto São João das Duas Pontes
SP São José do Rio Preto Sao José do Rio Preto
SP São José do Rio Preto IbiráSP São José do Rio Preto Turmalina
SP São José do Rio Preto Urânia
SP São José do Rio Preto Vitória Brasil
SP São José do Rio Preto Votuporanga
SP São José do Rio Preto Zacarias
SP Vale do Paraíba Paulista Arapeí
SP Vale do Paraíba Paulista Areias
SP Vale do Paraíba Paulista Bananal
SP Vale do Paraíba Paulista Campos do Jordão
SP Vale do Paraíba Paulista Cunha
SP Vale do Paraíba Paulista Lavrinhas
SP Vale do Paraíba Paulista ParaibunaSP Vale do Paraíba Paulista SilveirasSP Vale do Paraíba Paulista Ubatuba
MS Leste de Mato Grosso do Sul Andradina (**)MS Leste de Mato Grosso do Sul Três Lagoas (**)PB Sertão Paraibano Quixabá (**)
Obs: (**) = São cidades que constam como participantes do Programa ReLuz em 2005 (Eletrobrás, 2006a), mas os respectivos estados (UF) com o número de pontos substituídos/ expandidos não foram listados, portanto elas não foram consideras neste trabalho.
159
ANEXO J – Relação das mesorregiões com o número de cidades atendidas e com a distribuição estimadas dos pontos de substituição e expansão para o ReLuz em 2005.
Mesorregião UFNum. de cidades
atend. ReLuz 2005
Estimativa de pontos no Reluz
(sub+exp)
Distrito Federal DF 1 21.336
Central Espírito-santense ES 2 20.420
Litoral Norte Espírito-santense ES 2 5.090
Metropolitana de Belo Horizonte MG 4 389
Agreste Pernambucano PE 7 7.643
Mata Pernambucana PE 1 608
Metropolitana de Recife PE 1 1.856
São Francisco Pernambucano PE 2 449
Sertão Pernambucano PE 6 2.807
Centro Oriental Paranaense PR 1 2.013
Noroeste Paranaense PR 5 10.755
Oeste Paranaense PR 1 3.694
Centro Fluminense RJ 1 326
Metropolitana do Rio de Janeiro RJ 2 17.063
Sul Fluminense RJ 3 1.960
Agreste Potiguar RN 4 1.218
Central Potiguar RN 3 890
Leste Potiguar RN 1 1.034
Oeste Potiguar RN 6 3.615
Leste Rondoniense RO 1 60
Noroeste Rio-grandense RS 1 11.963
Sudoeste Rio-grandense RS 1 4.522
Sudeste Rio-grandense RS 1 5.738
Grande Florianópolis SC 3 17.771
Norte Catarinense SC 1 7.186
Oeste Catarinense SC 2 15.481
Serrana SC 1 2.766
Sul Catarinense SC 6 35.558
Vale do Itajaí SC 2 17.269
Araçatuba SP 3 1.229
Araraquara SP 6 2.732
Bauru SP 14 11.518
160
Mesorregião UFNum. de cidades
atend. ReLuz 2005
Estimativa de pontos no Reluz
(sub+exp)
Campinas SP 14 28.693
Itapetininga SP 6 2.682
Litoral Sul Paulista SP 2 504
Macro Metropolitana Paulista SP 4 5.451
Marília SP 3 791
Metropolitana de São Paulo SP 4 47.944
Piracicaba SP 1 755
Presidente Prudente SP 4 2.064
Ribeirão Preto SP 19 25.069
São José do Rio Preto SP 33 31.295
Vale do Paraíba Paulista SP 9 10.731
194 392.937VALORES TOTAIS
161
ANEXO K – Mapas da climatologia de precipitação mensal (esquerda) e de insolação solar total mensal (direita) no Brasil (fonte: INMET, 2008)
162
163
164
